yolov8目标检测如何设置背景/无标签图像参与训练

背景

在开发深度学习模型的时候,总有一些图像会造成误检,这时候就需要将这些误检的图像不进行标注加入训练,让模型知道这里是一个不需要检测的"背景",减少模型的误检率。

而在网上搜了一大堆之后,发现并没有单独介绍这方面的文章,因此在这里做一个简单的文章进行介绍。

1、yolov8的数据集加载逻辑

第一步:首先通过图像路径得到所有图像的绝对文件路径列表

第二步:再通过img2label_paths这个函数将图像路径转换为标签文件路径,感兴趣的可以再去看看这个函数,所以这里需要划重点!!!,yolov8不是靠给定的标签文件路径去寻找标签文件,而是将图像文件路径转换为标签路径

第三步:通过一个进程池和verify_image_label函数将所有 的标签文件加载到内存里

点进这个函数,我把标签文件存在的加载代码折叠了,只看标签文件不存在时的的代码,可以发现这里将nm置为了1.,也就是不存在标签,这个只作为一个计数使用。重点是下面这一行。对于没有标签的图像,yolov8生成了一个空白的标签,并且将这个空白标签作为真实的标签进行训练

总结

yolov8将背景图像加入训练,不是生成一个空白的标签文件,而是将背景图像直接放入训练集即可

相关推荐
云卓SKYDROID8 分钟前
无人机载重模块技术要点分析
人工智能·无人机·科普·高科技·云卓科技
云卓SKYDROID10 分钟前
无人机RTK技术要点与难点分析
人工智能·无人机·科普·高科技·云卓科技
麻雀无能为力1 小时前
CAU数据挖掘 支持向量机
人工智能·支持向量机·数据挖掘·中国农业大学计算机
智能汽车人1 小时前
Robot---能打羽毛球的机器人
人工智能·机器人·强化学习
埃菲尔铁塔_CV算法1 小时前
基于 TOF 图像高频信息恢复 RGB 图像的原理、应用与实现
人工智能·深度学习·数码相机·算法·目标检测·计算机视觉
ζั͡山 ั͡有扶苏 ั͡✾1 小时前
AI辅助编程工具对比分析:Cursor、Copilot及其他主流选择
人工智能·copilot·cursor
东临碣石821 小时前
【AI论文】数学推理能否提升大型语言模型(LLM)的通用能力?——探究大型语言模型推理能力的可迁移性
人工智能·语言模型·自然语言处理
未来智慧谷2 小时前
微软医疗AI诊断系统发布 多智能体协作实现疑难病例分析
人工智能·microsoft·医疗ai
野生技术架构师2 小时前
简述MCP的原理-AI时代的USB接口
人工智能·microsoft
Allen_LVyingbo2 小时前
Python常用医疗AI库以及案例解析(2025年版、上)
开发语言·人工智能·python·学习·健康医疗