yolov5_obb

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验证的图片也没有这张 为什么会出现这个错误 

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训练模型时出现问题，报错找不到中心文件

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git上拉下项目，过完install.md，用预训练模型可以运行 python val.py --task 'val' --device 0 --save-json --batch-size 2 --data 'data/yolov5obb_demo_split.yaml' --name 'obb_demo_split' 但是自己训练的时候，使用 python train.py --device 3 报错RuntimeError: PytorchStreamReader failed reading zip archive: failed finding central directory 使用项目自带的数据集，python...

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val: WARNING: dataset/split_val/images/P2802__1__824___4225.png: ignoring corrupt image/label: 'dict' object has no attribute 'index' Class Images Labels P R [email protected] [email protected]:.95: 100%|██████████| 560/560 [00:34

bingolyt

在自制数据集上训练和验证的一些问题

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数据集是自制的，训练过程、预测过程都能跑通，但是实际的效果存在一些比较奇怪的问题 1、召回率非常低，漏检情况特别严重 2、best.pt权重的实际效果，可能还不如 last.pt的效果 3、训练中train/val box_loss基本上不变 下面是我的各个文件 hyp.yaml&opt.yaml  results.png  train_batch0,jpg&train_batch1.jpg  train_batch2,jpg&train_batch3.jpg  val_batch0_labels.jpg&val_batch0_pred  val_batch1_labels.jpg&val_batch1_pred 

cheng1533

running train.py and mAP, P, R always 0

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我使用自己的数据集训练出现了以下问题，想请教一下： 训练数据集270张，数据集建立的是单类、密集小目标识别，进行训练，效果并不好：map一直为0       val_batch0_labels.jpg  val_batch0_pred.jpg  hyp: ``` lr0: 0.01 lrf: 0.2 momentum: 0.937 weight_decay: 0.0005 warmup_epochs: 150 warmup_momentum: 0.8 warmup_bias_lr: 0.1 box: 0.05...

tinly00

训练dataset_demo过程中指标异常问题

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直接从仓库中拉取代码，并用以下命令直接训练 `python train.py --weights weights/yolov5x.pt --data data/yolov5obb_demo.yaml --hyp data/hyps/obb/hyp.finetune_dota.yaml --epochs 10 --batch-size 1 --img 1024 --device 0` 训练过程中loss下降，但验证的时候指标均为0，并且显示labels也为0

ZHANG-GangHan

Thanks for sharing your project with the community. I would like to know, how did the model calculated the rotated angle of the detected objects ? Can you please share...

trohit920

ValueError： too many values to unpack (expected 2)

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 训练时出现上图的错误，按照install.md和getstart.md执行的，不知道哪里出现错误。

WYFFFFF

预测框颜色调整

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我想将预测框长边和短边的颜色设置不同，该如何修改？

shubudao

新指标的定义

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我想定义一个新的评价指标，比如将角度偏差定义小于10度，iou大于0.5的框定义为tp，我应该在哪里改动？

shubudao