Как научить yolov8 распознавать одно дополнительное изображение ⇐ Python

[Anonymous]

Поэтому я хочу обучить yolov8 с помощью набора данных, содержащего одно аннотированное изображение (с использованием roboflow), чтобы добавить метку к текущей модели, чтобы полученная обученная модель распознавала новое изображение.
Сначала я получаю набор данных с одним изображением, аннотированный в roboflow, вот так:

Код: Выделить всё

dataset = version.download(model_format="yolov8", location="./datasets")

Затем обучите модель yolov8, используя:

Код: Выделить всё

results = model.train(data="/roboflow_ml_image_detection/datasets/oups-1/data.yaml", epochs=5)

Затем экспортируйте новую модель:

Код: Выделить всё

success = model.export(format="onnx")

который я буду использовать снова для прогнозирования нового изображения:

Код: Выделить всё

model = YOLO('/roboflow_ml_image_detection/runs/detect/train29/weights/last.pt')

results = model(source='./weirdobject.jpg', conf=0.25)[0]

И, наконец, попробуйте определить метку изображения с помощью контроля:

Код: Выделить всё

import supervision as sv

detections = sv.Detections.from_ultralytics(results)

bounding_box_annotator = sv.BoundingBoxAnnotator()
label_annotator = sv.LabelAnnotator()

annotated_image = bounding_box_annotator.annotate(
scene=image, detections=detections)
annotated_image = label_annotator.annotate(
scene=annotated_image, detections=detections)

sv.plot_image(annotated_image)

но последний вызов показывает только изображение без рамки и метки.
Что здесь не так?

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/787 ... onal-image