YOLO label format的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

書中字有黃金屋 已經跟呼吸一樣重要的網路和手機論文書籍站 YOLO label format

另外網站Yolo keras github - ITGYANI也說明：Keras implementation of yolo v3 object detection. names yolov4. Take a shortcut: 1) Label a handful of bounding boxes for (lets say 5 per character). Outline.

國立屏東大學 資訊管理學系碩士班 蕭文峰所指導 蔡旻均的 以物件偵測模型進行即時臉部表情偵測-應用於小精靈遊戲之控制 （2021），提出YOLO label format關鍵因素是什麼，來自於遊戲控制、臉部表情偵測、戴眼鏡、YOLOv4、小精靈遊戲。

而第二篇論文元智大學 電機工程學系甲組 陳敦裕所指導 洪紳淵的 基於深度學習模型於邊緣運算之人機介面操作之自動擊鍵系統開發 （2020），提出因為有 鍵盤識別、邊緣運算、人工智慧、系統整合的重點而找出了 YOLO label format的解答。

最後網站Conversion between VOC and Yolo data formats - 编程知识則補充：Let's start with , The annotation tool mentioned earlier labelImg Can export YOLO Data format . But if you get a label, the format is xml ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了YOLO label format，大家也想知道這些：

以物件偵測模型進行即時臉部表情偵測-應用於小精靈遊戲之控制

為了解決YOLO label format的問題，作者蔡旻均 這樣論述：

　　疫情的變化改變了我們生活的習慣，不管是辦公型態或休閒娛樂多改以居家為主，對全球經濟更造成巨大的影響。然而在此環境下帶來許多的商機及新型服務，尤其在遊戲市場上，不管是手機、桌上型電腦與電視遊樂器都有大幅的成長。然而鍵盤滑鼠及搖桿等操控設備皆是耗材，且疫情環境下與他人共用設備反而增加人與人接觸的風險。本研究在此背景之下，將臉部表情即時偵測模型運用在小精靈遊戲中，透過臉部表情偵測，依照不同的臉部特徵進行方向控制，取代原先使用的設備，則可減少人與人接觸的擔憂。　　臉部表情辨識一直是熱門的研究主題，且已應用於生活周遭，但在資訊設備使用更加普及的環境下，近視及老花眼的人口愈來愈多，因此本研究探討以臉

部表情作為遊戲控制器之模型比較，其中比較兩物件偵測模型YOLOv3-tiny及YOLOv4-tiny於沒有戴眼鏡與戴眼鏡表情之差異。結果顯示，有訓練戴眼鏡表情比沒有訓練的結果要好許多，在偵測戴眼鏡的sad表情，YOLOv3-tiny從0提升到0.55，YOLOv4-tiny從0.15提升到0.75，但仍有部分表情無法正確偵測及無法偵測的狀況。因此本研究加強訓練、驗證及測試樣本，其中移除不具代表性的表情圖片並將所有整理後的表情圖片轉為灰階格式及PNG格式以統一品質；調整不同的batch size大小並進行多次實驗以找出最適合參數。最後測試結果得到顯著提升，兩模型在偵測戴眼鏡的angry表情皆為1

、happy皆為0.9，且都沒有無法偵測的狀況。　　本研究經過調整後得到好的偵測結果，但當玩家使用側臉偵測表情時較難準確地偵測成功甚至無法偵測，未來期望蒐集更多不同臉部角度的表情資料作為訓練，以利更複雜或更安全的應用方向，如資訊安全或智慧醫療等。

基於深度學習模型於邊緣運算之人機介面操作之自動擊鍵系統開發

為了解決YOLO label format的問題，作者洪紳淵 這樣論述：

在「電子通訊」快速發展的趨勢下，裝置之間的訊息都可以以有線甚至是無線的連接方式進行傳遞，完成系統組織行為。但在以人為使用者的設計前提下，雖有生物訊號擷取(聲音[1]、姿態識別[2]等等)的應用開發，但多數的裝置介面交互行為多以「機械方式」來操作（按鍵[3]、旋鈕、槓桿等等）。在可預期的智慧型機器人輔助未來中，機器人勢必需要適應、共存於這些以人為使用者為出發點所設計的產品，甚至是模仿人的行為來對這些產品進行操作應用。本系統以「鍵盤操作」作為主題切入點，將人類使用鍵盤的行為分為三個階段，分別是識別定位、物理觸擊和系統整合。在識別定位的部分，本系統以色膠帶標記機構平面，讓現實場景與影像座標進行校正

。接著，校正後的影像將使用物件偵測模型YOLOv5[4]進行按鍵偵測。在得到按鍵偵測結果後，將由預測框組成興趣區域，並在興趣區域內部進行梯度方向統計。梯度方向統計結果將得到目標物於平台上的姿態並轉換成角度為旋轉校正提供參數。同時將以影像處理[5]的方法在興趣區域內取得字元區塊，這些區塊在圖像中經過切割彙整後將送入分類網路ResNet18[6]進行按鍵標籤識別。在本系統中，按鍵偵測正確率達到99%，而按鍵標籤識別正確率達到73%。系統中物理觸擊的部分以Arcus DMX-K-SA-17步進馬達[7]做為XY方向的運動單元，並利用自製的點擊裝置在Z方向動作。裝置之間的訊息交換皆以Arcus格式[7

]透過 RS485通訊協定進行。當此單元收到來自影像校正後的座標訊息，將先於XY平面移動到指定座標，而後完成觸擊行為。最終，系統被實現在NVIDIA® Jetson™ TX2[8]邊緣運算單元上，採用ROS[9]框架進行建構開發。ROS[9]串聯了深度學習框架PyTorch[10]、影像處理[11]以及Linux的串列通訊介面，組織了整個系統。

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