yolov8でposeモデルを学習させる際にignoring corrupt image/label: labels require 8 columns eachというエラーが出る

実現したいこと

ここに実現したいことを箇条書きで書いてください。

yolov8でposeモデルを学習させたい

前提

yolov8でposeモデルを学習させる際に、ignoring corrupt image/label: labels require 8 columns eachというエラーがでた
１つの画像内に４つのキーポイントをアノテーションしている
以下のようなtxtデータをもとに学習している
0 0.5 0.5 1.0 1.0 0.7936962750716332 0.44554455445544555 2 0.2492836676217765 0.3787128712871287 2 0.865546218487395 0.5797598627787307 2 0.15472779369627507 0.5272277227722773 2

nc:1
kpt_shape:[4,3]

該当のソースコード

def implant_detect_train(train_yaml, train_model, data_yaml, project_path):

    # インプラント位置検出のためのカスタムモデル
    model_train = YOLO(train_yaml).load(train_model)
    # model_train = YOLO("/workspace/yolov8/weights/yolo8x-seg.pt")

    # インプラント位置検出 train
    results = model_train.train(
            batch=16,                     # 1batchあたりの画像数
            # device= os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'].split(),                # 使用する機器
            device=device,             # multi gpuの設定
            # data="/workspace/yolov8/yaml/implant_id.yaml",   # dataファイルへのパス
            data=data_yaml,   # dataファイルへのパス
            epochs=500,                    # epoch数
            patience=1000,                 # 精度向上がないときに停止するepoch数
            #pretrained = True,           # 事前トレーニングモデルのｌｓ
            hsv_h=0.015,                  # 画像HSV-Hue拡張
            hsv_v = 0.4,                  # HSV値の増加
            hsv_s = 0.7,                 # HSV-彩度強度
            project=project_path,    # プロジェクト名
            degrees = 180.0,             # 画像の回転(+ /-度) 画像拡張
            #workers = -1,                # データロード用のワーカースレッドの数
            # loggers = 'tensorboard',         # tensorboardを出力させる
            # profile = True,       
            # box = 0.05,                  # segmentationを動かす際には指定しない
            # augment = True,
            resume = True,
        )

発生している問題・エラーメッセージ

ignoring corrupt image/label: labels require 8 columns each

yolov8のtxtファイルの形式は
class_index center_x center_y width hight x1 y1 v1 x2 y2 v2 x3 y3 v3 ... xn yn vn
となっており、
今回はclass_index center_x center_y width hightとキーポイント４×3の17個あるはず、
しかし、ラベルは8列必要ですといったエラーが出る

試したこと

googleなどで調べた
https://github.com/ultralytics/ultralytics/issues/3041

tmp

2025/04/01 03:27

labels require 8 columns eachの8から 5+1*3で kpt_shapeから取得してnkpt, ndim= [1,3]になっていると想定して仮説を立てると１、違うyamlファイルを読んでいる（上記の説明では:の後にスペースがないので読めばyamlパサーエラーになるのになっていない？のでそう考えました。ただ、単に記載ミスのかもしれない）２、前のキャッシュを読んでいる（よく理解できてないがキャッシュというのが出てきたので）いらないkpt_shape:　[1,3]のyamlを消す、正しいyamlを指定する。キャッシュを消す？と、妄想してみましたが、確認できませんｗ