我正在从事一个对象检测和计数项目，我遇到了一个问题，在 600 个图像（300 个图像增强）图像的数据集中训练 100 个时期后，发现模型在推理时返回 None 对象。我使用 roboflow 进行注释和增强。我想要关注的对象是一辆载人的摩托车/踏板车。我用的是YoloV8 nano算法。
我期望它生成边界框值作为结果，但它返回 None。是因为图像集（~600）太小了吗？还是时代??
请再次检查您的代码，有时会由于某些编码错误而发生。请注意，Yolo v8 返回包含输出信息的数组。它基本上包含边界框信息、标签和置信度得分。请通过以下链接更好地理解并解决您的问题。