YOLO模型label.names读取失败

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分类专栏： AI视觉开发学习笔记 文章标签： python yolo darknet
于 2021-08-23 13:05:50 首次发布
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label.names读取失败：
原因：label.names路劲中的“空格”pycharm 无法识别
解决办法：用下划线 “_ ”代替“空格”
在这里插入图片描述

YOLO入门教程（一）——训练自己YOLOv10模型【含教程源码+一键分类数据集 + 故障排查】
吾门的博客
07-29 5693
如何训练自己的YOLO模型，LabelMe多边形标注的标签如何训练。
探秘Yolo_Label：高效精准的图像标注工具
gitblog_00047的博客
04-20 906
探秘Yolo_Label：高效精准的图像标注工具 Yolo_LabelGUI for marking bounded boxes of objects in images for training neural network YOLO项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolo_Label 在人工智能领域，尤其是计算机视觉部分，图像标注是基础中的基础，...
yolov3模型文件(.names+.weights+.cfg)
10-21
yolov3模型文件(.names+.weights+.cfg)
yolo加载模型出错问题记录
zwl613613613的博客
04-29 789
1、加载时出错 可能时模型加解密时出问题的，release的程序需要用release的加密库 2、preRun出错 保存的模型本身有问题
yolo目标检测中打标工具labelme介绍
最新发布
jdjhcn的博客
05-14 3686
在YOLO等目标检测模型中，对图片进行打标的核心目的是为监督学习提供训练数据，通过标注目标物体的边界框和类别标签，使模型能够学习识别和定位目标的规律。打标数据为模型训练提供监督信号，通过对比预测结果与真实标注值，计算定位损失、分类损失和置信度损失，驱动模型参数优化；同时，标注数据也是评估模型性能（如mAP、精度、召回率）的基础，确保模型在多样场景（如多尺度目标、遮挡、复杂背景）中具备泛化能力。此外，标注数据需与数据增强操作同步调整，保证训练过程中图像变换与标注的一致性。
清单文件缺失或不可读取_参考模板来了！如何从大数据角度分析模拟清单
weixin_39538687的博客
12-06 639
王欣阳17年工作经验，现就职于某大型房地产企业，擅长成本大数据模拟清单(港式清单)作为一种招标方式，目前在房地产等领域广泛运用。从开标、定标、清标到最为关键的“预算重计量”部分，时间节点非常紧凑。无论是编制方还是投标方，效率与压力都是可想而知的。许多企业选择“EXCEL”平台作为清单的载体。这种平台的优点显而易见：灵活、便捷、通用性强、可改造性强；缺点也是非常明显：链接错误、公式错误、函数范围、缺...
【道友避坑】Yolov5给标签编号显示
習習君的博客
06-25 1513
最近在做yolov5封装成一个接口，然后将数据提供给前端展示。在展示的时候一张照片里可能有多个相同的标签，这样数据就不好进行匹配，所以针对这个问题，下面将会详细描述。可以为每一个特定的标签添加一个计数器，并在每次遇到该标签时，都更新这个计数器。修改代码的地点在delect.py中的if save_img or save_crop or view_img:部分。
python 写入txt_python 读取、写入txt文件的示例
weixin_39581571的博客
11-28 419
写入文件使用open()函数和write()函数但是有两种写法，分别是'a'和'w''a'表示写入文件若无该文件会直接创建一个如果存在这个文件，会接着已有的内容的后面写入with open('D:\\test.txt','a',encoding='utf-8') as f:text = '\n奔涌吧，后浪'f.write(text)程序运行前：程序运行后：'w'表示写入文件若无该文件会直接创建一个...
使用label-studio来进行Yolo格式图片标注的几个问题
含光左卫的工作笔记集
02-09 1090
原始图片推荐使用OBB(Oriented Bounding Box)标记，就是倾斜的边界框，有些算法可以直接对此类标记对象进行处理。在img.net和瑞芯微的双重加持下，现在的计算机视觉识别已经在各行业快速推进。进行自行标注时，首先遇到的问题就是标注工具的选择问题，标注作业不需要自己手工完成——也没有必要。国产的某几个标注工具，加QQ群，一场庞大的体积，遂放弃。稍稍用Python对导出的标注信息进行处理，就能够生成Yolo标准的静态图片格式。推荐在Label的选择时，选择为对视频本身进行标注。
请给我一个flask代码，其作用在于上传一张图片，利用已经准备好的YOLO模型进行目标检测，并在页面显示结果。其中，YOLO模型通过YOLO方法读取，页面尽可能美观。
02-27
嗯，用户需要一个Flask代码，用来上传图片并用YOLO模型进行目标检测，还要在页面显示结果，而且页面要美观。首先，我得确定用户可能的需求。他们可能希望有一个简单的Web应用，用户上传图片后，后台用YOLO处理，然后...
如何使用yolov8训练 无线电信号目标检测数据集 2.7k张 类别 电信号数据集 无线电数据集（nc=2）_YOLO格式（.txt）、VOC格式（.xml）
2401_88441190的博客
11-11 993
2.7k张高质量图像 -目标类别（nc=2）: Stray：杂散信号 / 干扰信号 Target：目标信号 / 目标对象 -格式（可选）:YOLO格式（.txt）、VOC格式（.xml） -服务内容：
一个简化的脚本示例，展示了如何使用预训练的YOLO模型进行目标检测
06-06
### 使用预训练YOLO模型进行目标检测的知识点详解 #### 一、YOLO模型简介 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，它能够实时地对图像中的多个对象进行识别和定位。YOLO将整个检测过程视为回归问题，...
yolo可能的问题
z17338523033的博客
05-15 255
YOLO 训练报错所以names文件里写标签里要注意，不然可能一开始训练没错，后来就突然中断训练报这个错误。
Yolo_Label 开源项目教程
gitblog_00690的博客
09-03 520
Yolo_Label 开源项目教程 1. 项目的目录结构及介绍 Yolo_Label/ ├── assets/ │ ├── icons/ │ └── styles/ ├── docs/ ├── src/ │ ├── core/ │ ├── gui/ │ ├── utils/ │ └── main.cpp ├── tests/ ├── CMakeLists.txt ├── L...
【亲测免费】 Yolo_Label 开源项目教程
gitblog_00601的博客
09-03 649
Yolo_Label 开源项目教程 项目介绍 Yolo_Label 是一个专为 YOLO（You Only Look Once）系列算法设计的高效、易用的图像标注工具。它提供了一个图形用户界面（GUI），用于在图像中标记对象的边界框，以便训练神经网络进行目标检测。该工具支持多种 YOLO 版本，包括 YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5 等，并且具有高度的灵活性和兼容性。 项目快...
《YOLO 标注工具全览》：此文为AI自动生成
zheng_ruiguo的专栏
10-20 6161
LabelImg 是最为常用的 YOLO 标注工具之一。然而，它经常莫名其妙地闪退，稳定性较差。尽管如此，LabelImg 在图像检测任务数据集制作方面仍发挥着重要作用。它支持多种标注格式，如 XML（Pascal VOC）、TXT（YOLO）等，方便用户根据不同的需求进行选择。用户可以通过点击和拖拽轻松创建边界框，为图像中的目标进行标注。不同的 YOLO 标注工具各有特点，适用场景也有所不同。在选择标注工具时，用户需要根据自己的具体需求进行综合考虑。
超级好用的Yolo标注工具 yololabel
ming0925的博客
10-22 1480
官网下载地址 https://gitcode.com/gh_mirrors/yo/Yolo_Label/overview。labelimg老是崩，而labelme又要转换格式，于是找到如下超好用的工具。Yolo标注工具 yololabel。进入官网后往下翻，找到下载链接。
YOLO 从标注到模型训练与检测
Darker的博客
11-24 1575
本篇文章将带你从数据标注开始，经过数据集转换和划分，最后训练YOLO模型并进行检测。包括必要的代码示例，以及路径和文件的详细说明，以帮助你完成整个流程。
【Yolo学习-内容标定】labelimg与labelme打标工具的安装与使用
weixin_46065248的博客
05-30 2337
labelimg与labelme打标工具的安装与使用
yolo输出label
03-14
### YOLO 模型输出标签格式及其解释 YOLO（You Only Look Once）系列模型的标签格式通常遵循一种简洁的标准结构，这种标准适用于多个版本，包括但不限于 YOLOv5 和 YOLOv8。以下是关于其输出标签格式的具体说明： #### 1. **标签文件的基本格式** 对于每张图像，YOLO 的标签存储在一个 `.txt` 文件中，该文件与对应的图片具有相同的名称[^3]。每一行代表一个目标对象，具体格式如下： ``` <class_id> <x_center> <y_center> <width> <height> ``` - `<class_id>`：表示类别索引，是一个整数，对应于数据集中定义的类别的顺序编号。 - `<x_center>` 和 `<y_center>`：分别表示边界框中心点相对于整个图像宽度和高度的比例坐标，取值范围为 `[0, 1]`。 - `<width>` 和 `<height>`：分别是边界框宽高相对于整个图像宽度和高度的比例尺寸，同样取值范围为 `[0, 1]`。 这些比例化的数值使得不同分辨率下的标注可以统一处理，从而提高模型泛化能力[^1]。 #### 2. **实际应用中的转换过程** 当使用工具如 Labelme 或者 LabelImg 进行标注时，默认可能生成的是 XML 格式的标注文件。为了适配 YOLO 模型的需求，需通过 Python 脚本将其转化为上述提到的 TXT 格式。例如，在 `labelimg` 中完成标注后，可以通过以下脚本实现自动转化： ```python import xml.etree.ElementTree as ET from pathlib import Path def convert(size, box): dw = 1./(size[0]) dh = 1./(size[1]) x = (box[0] + box[1])/2.0 - 1 y = (box[2] + box[3])/2.0 - 1 w = box[1] - box[0] h = box[3] - box[2] x = x*dw w = w*dw y = y*dh h = h*dh return (x,y,w,h) def main(): path_to_annotations = "./annotations" output_dir = "./labels" for file in Path(path_to_annotations).glob("*.xml"): tree = ET.parse(str(file)) root = tree.getroot() size = root.find('size') width = int(size.find('width').text) height = int(size.find('height').text) with open(Path(output_dir) / f"{file.stem}.txt", 'w') as out_file: for obj in root.iter('object'): cls_name = obj.find('name').text bndbox = obj.find('bndbox') # 假设 class_map 是预先定义好的字典 {classname: id} cls_id = class_map[cls_name] bbox = ( float(bndbox.find('xmin').text), float(bndbox.find('xmax').text), float(bndbox.find('ymin').text), float(bndbox.find('ymax').text) ) bb_converted = convert((width, height), bbox) out_file.write(f"{cls_id} {' '.join(map(str, bb_converted))}\n") if __name__ == "__main__": main() ``` 这段代码实现了从 Pascal VOC 格式的 XML 到 YOLO 格式的 TXT 的自动化转换[^4]。 #### 3. **可视化检测结果** 在训练完成后，如果希望查看预测效果，则可通过读取模型输出并绘制矩形框来直观展示。下面是一段简单的绘图函数示例： ```python import cv2 import numpy as np def plot_one_box(x, img, color=None, label=None, line_thickness=3): tl = line_thickness or round(0.002 * max(img.shape[:2])) + 1 c1, c2 = (int(x[0]), int(x[1])), (int(x[2]), int(x[3])) if not color: colors = [[random.randint(0, 255) for _ in range(3)] for _ in names] color = colors[int(label)] cv2.rectangle(img, c1, c2, color, thickness=tl, lineType=cv2.LINE_AA) if label: tf = max(tl - 1, 1) t_size = cv2.getTextSize(label, 0, fontScale=tl/3, thickness=tf)[0] c2 = c1[0] + t_size[0], c1[1] - t_size[1] - 3 cv2.rectangle(img, c1, c2, color, -1, cv2.LINE_AA) cv2.putText(img, label, (c1[0], c1[1]-2), 0, tl/3, [225, 255, 255], thickness=tf, lineType=cv2.LINE_AA) ``` 此方法能够帮助开发者快速验证模型性能以及调整参数优化。 ---
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