現在,google colabにて,YOLOv5を使用した物体検出を行っています.
ウェブ上にあったテストケースを行ってみたので,次は自前の画像を使用した学習済みモデルの作成を行いたいと考えています.
その際,これまで通りtrain.pyを実行したところ,以下のエラー文が出ました.
実行コマンド
!python train.py --batch-size 64 --epochs 1000 --data data.yaml --cfg yolov5x.yaml --weights yolov5x.pt --nosave --cache --name test
エラー文
Label class 10 exceeds nc=10 in data.yalm. Possible class labels are 0-9
これまでは,2~5種類のラベルがあるものの検出を行っていましたが,今回は10種類あります.
それ以外の違いは,データ量が増えた程度です.
どのファイルを編集すれば,10種類すべてを扱った学習済みモデルを作成することができますか?
教えていただけたら幸いです.よろしくお願いいたします.
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