Victoria

> ### 询问后搜索 > * [x] 我搜索了 YOLOv8 [问题](https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues)和[讨论](https://github.com/ultralytics/ultralytics/discussions)，没有发现类似的问题。 > > ### 问题 > 当我使用 tune 来调整参数时，有两个我没有预料到的错误，我不明白为什么会发生这样的错误，我可以用这个数据集正常训练，这是我的数据集的位置 data_brain_tumor/brain_tumor.yaml 这个数据集是我下载的模型中提供的数据， 但当它被调谐时，这是不正常的。我希望你能帮助我理解为什么会发生这样的错误，并告诉我解决方案。以下是控制台错误消息的输出。 C：\Users\ParcelOS.conda\envs\YOLOV8\python.exe D：\code\YOLOV8_4\ultralytics-main\test.py Tuner：使用“tune_dir=runs\detect\tune27”调谐器初始化的调谐器实例：💡在 https://docs.ultralytics.com/guides/hyperparameter-tuning Tuner 上了解有关调谐的信息：使用超参数开始迭代 1/300：{'lr0'： 0.01， 'lrf'： 0.01，...

> 如何将注释转换为使用 Yolov5 进行训练？ 请问你们转换好了吗

能给我一个脚本python文件而不是cli命令吗，因为我的模型有所更改，并且当我使用COCO格式时，结果一直都是-1 

hi，我用了您的脚本并没有现实maps和mapm，而当我用了cocoeval检测时，发现map精度和用yolo检测出来的精度相差好多，我用yolo的精度为73左右，但cocoeval显示只有57.5%，并且小目标精度很低，想知道有什么办法可以提高。还有一个问题，就是我是用obb检测模式，发现将yolo数据集转化成为coco格式后，是HBB的形式，并不是OBB的格式，想问可以怎么解决呢 

我想问您一下，目前我用的是OBB检测，但我想测量小目标的精度，但COCOeval好像不支持OBB的数据集，导致我的prediction.json与我原始的annotations.json格式不符，请问我该怎么解决呢

> 嘿，你好！😊 听起来由于使用 OBB（定向边界框），您遇到了 COCOeval 的格式兼容性问题。不幸的是，COCOeval 确实只支持 HBB（水平边界框）。 > > 要解决此问题，您可以考虑将 OBB 注释转换为 HBB，以便使用 COCOeval 进行评估，或者您可以使用支持 OBB 的自定义评估脚本。下面是一个如何将 OBB 转换为 HBB 的简单示例： > > ```python > def obb_to_hbb(obb): > cx,...

> @yaoergogo 您好！👋 针对您的问题，我提供以下建议和解决方案： > > 1. **关于OBB评估工具**：确实，找到支持OBB的现成评估工具可能比较困难。一个可能的解决方案是修改现有的评估脚本以支持OBB，或者您可以考虑开发一个简单的评估脚本来处理OBB。这可能需要一些定制编程工作，具体取决于您的具体需求和数据集特性。 > 2. **关于定义小目标并计算mAPs**：要实现这一点，您需要在评估脚本中添加一个过滤器，以便只计算符合小目标定义的目标的mAP。这通常在进行预测评估的脚本中处理。例如，您可以在处理检测结果之前，先检查每个边界框的尺寸，只有当边界框的宽度和高度都在10到50像素之间时，才将其纳入mAP的计算。具体实现可能需要修改您使用的评估脚本，通常是在计算mAP的部分添加尺寸检查的逻辑。 > > 如果您需要具体的代码示例或进一步的指导，请不吝告知，我很乐意进一步帮助您解决这些问题！ 您能给我一个过滤器的代码示例吗，是在val.py脚本里修改吗

> 你好 > > 这是一个已知问题，较小的模型往往会出现，#[27](https://github.com/microsoft/lida/issues/27) 中也提到我们目前正在进行一些实验，看看哪个小模型提供了不错的性能 #41 .一旦有希望的结果，将在该线程中发布更新。 -V Is there no suitable way to solve it at present？This can not return a valid JSON object, is it because the...