split_train_val.py: error: the following arguments are required: C:\yolov5\data\mydata\Annotations, C:\yolov5\data\mydata\dataSet

时间: 2023-09-19 08:06:30 浏览: 268
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多进程分割val和train, 仅用于yolo格式的数据集+源代码+文档说明

很抱歉，我并不是一个可以运行代码的程序，所以无法直接解决你的问题。但是根据你提供的错误信息，这是一个关于split_train_val.py脚本的错误，它需要两个参数，即注释文件夹路径和数据集文件夹路径。你需要在运行这个脚本时，提供这两个参数才能正常运行。你可以检查一下你的代码，看看是否正确地传递了这两个参数。
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将数据集分成train和val数据集

补充LeNet,resnet,mobilenet代码博客数据集的出处

split_train_val.py

split_train_val.py 是一个用于将训练数据集划分为训练集和验证集的脚本文件。它通常用于机器学习和深度学习任务中，以便评估模型在验证集上的性能。 该脚本的功能是将原始的训练数据集分成两部分：训练集和验证集...

def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)

其中，train_scale、val_scale 和 test_scale 分别表示训练集、验证集和测试集的比例。class_names 表示源数据文件夹中的分类名称，split_names 表示要划分的数据集名称。对于每个数据集名称，先在目标数据文件夹中...

为每句代码做注释：def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)

def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): 定义一个名为data_set_split的函数，接受3个参数：原始数据所在文件夹路径src_data_folder、...

为以下每句代码做注释：def data_set_split(src_data_folder, target_data_folder, train_scale=0.8, val_scale=0.1, test_scale=0.1): print("开始数据集划分") class_names = os.listdir(src_data_folder) split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path)

函数名为 data_set_split，接收四个参数：src_data_folder、target_data_folder、train_scale、val_scale、test_scale。其中，src_data_folder 是原始数据集所在的文件夹路径，target_data_folder ...

class_names = os.listdir(src_data_folder) # 在目标目录下创建文件夹 split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) # 然后在split_path的目录下创建类别文件夹 for class_name in class_names: class_split_path = os.path.join(split_path, class_name) if os.path.isdir(class_split_path): pass else: os.mkdir(class_split_path) 解释代码

接下来，根据给定的分割名称（即 'train'、'val' 和 'test'），在目标数据文件夹中创建相应的文件夹，例如 target_data_folder/train、target_data_folder/val 和 target_data_folder/test。如果文件夹...

def train(self, train_data): _. y_train, features = train_ data. iloc[:, :-1], train data. iloc[:,-1], train data.colums[:-1]

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(features, y_train, test_size=0.2, random_state=42) # Training the model model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X...

在yolov5的根目录下创建一个脚本,创建一个split_train_val.py文件

在YOLOv5的根目录下创建一个脚本，可以创建一个名为split_train_val.py的文件。 该脚本可以帮助我们将数据集中的图像数据划分为训练集和验证集。在本脚本中，我们可以使用Python的相关库和函数来进行数据集的划分。...

split_names = ['train', 'val', 'test'] for split_name in split_names: split_path = os.path.join(target_data_folder, split_name) if os.path.isdir(split_path): pass else: os.mkdir(split_path) 解释

首先，定义了一个包含三个元素的列表split_names，其中包含了三个文件夹的名称（'train'，'val'，'test'）。 然后，使用for循环遍历split_names列表中的每个元素。在每次循环中，使用os.path.join函数将目标数据...

usage: coco.py [-h] --dataset F:/Mask_RCNN-master/polygon_dataset/val [--year <year>] --model F:/Mask_RCNN-master/samples/coco/mask_rcnn_coco.h5 [--logs F:/Mask_RCNN-master/logs] [--limit <image count>] [--download <True|False>] <command> coco.py: error: the following arguments are required: --dataset, --model

python coco.py --dataset /path/to/your/dataset --model /path/to/your/model.h5 请确保指定的路径是正确的，并且文件存在。如果你还需要其他参数，也需要指定它们的值。你可以查看脚本的帮助信息来了解所有...

val.py: error: argument --task: expected one argument

这个错误提示表明你在运行 val.py 脚本时，没有给 --task 参数传递一个参数值。你需要根据你的具体情况，给 --task 参数传递一个参数值。例如： python val.py --task my_task 其中 my_task 是你...

Traceback (most recent call last): File "D:/pythonProject/DATA/jaffeim.ages(1)/test2.py", line 18, in <module> scores = cross_val_score(knn, X, y, cv=5, scoring='accuracy') File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 520, in cross_val_score error_score=error_score, File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 283, in cross_validate for train, test in cv.split(X, y, groups) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 1043, in __call__ if self.dispatch_one_batch(iterator): File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\joblib\parallel.py", line 833, in dispatch_one_batch islice = list(itertools.islice(iterator, big_batch_size)) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_validation.py", line 268, in <genexpr> delayed(_fit_and_score)( File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py", line 340, in split for train, test in super().split(X, y, groups): File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py", line 86, in split for test_index in self._iter_test_masks(X, y, groups): File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py", line 709, in _iter_test_masks test_folds = self._make_test_folds(X, y) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pythonProject\lib\site-packages\sklearn\model_selection\_split.py", line 673, in _make_test_folds " number of members in each class." % (self.n_splits) ValueError: n_splits=5 cannot be greater than the number of members in each class. 进程已结束,退出代码1

这个错误是由于你在交叉验证过程中设置的分割数（n_splits）大于每个类别中的成员数所引起的。交叉验证中的每个分割都需要保证每个类别都有足够的样本来进行训练和测试，所以分割数不能超过每个类别中的最小样本数。...

解决报错Traceback (most recent call last): File "/home/sxj/opencv_yolov5/yolov5_7.0/data/split_train_val.py", line 11, in <module> total_xml = os.listdir(xml_path) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: '/home/sxj/opencv_yolov5/yolov5_7.0/data/imagesAnnotations'

这个报错是因为程序找不到指定的目录 /home/sxj/opencv_yolov5/yolov5_7.0/data/imagesAnnotations。请检查一下该路径是否存在，或者路径名是否正确。如果路径名正确，但是该路径不存在，你需要先创建该路径，再...

FileNotFoundError: class TestLoop in mmengine/runner/loops.py: class YOLOv5CocoDataset in mmyolo/datasets/yolov5_coco.py: [Errno 2] No such file or directory: 'cv_data/204_data/public/coco/annotations/instances_val2017.json'

具体来说，错误信息中提到的文件 'cv_data/204_data/public/coco/annotations/instances_val2017.json' 不存在。您需要确保该文件或目录存在，或者将其路径更改为正确的路径。您还可以检查您的代码是否正确地引用了...

train:C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/mydata_tuomin/mydata_tuomin/ImageSets/train.txt val:C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/mydata_tuomin/mydata_tuomin/ImageSets/val.txt test:C:/Users/86152/PycharmProjects/pythonProject/ultralytics-main/mydata_tuomin/mydata_tuomin/ImageSets/test.txt nc:2 names: 0:person 1:car

这看起来像是一些关于数据集的信息，你的数据集有三个子集：train、val和test，其中train.txt是用于训练的图像文件列表，val.txt是用于验证的图像文件列表，test.txt是用于测试的图像文件列表。此外，你的数据集中有...

def __init__(self, model, data, **kwargs): self.model = model self.X_train = data['X_train'] self.y_train = data['y_train'] self.X_val = data['X_val'] self.y_val = data['y_val']TypeError: tuple indices must be integers or slices, not str如何解决

这个错误是因为 data 变量是一个元组类型的对象，而你尝试使用字符串 'X_train' 来索引它，导致了这个错误。你需要检查一下在调用 solver.Solver() 的时候，传递给 data 参数的是不是一个元组类型的对象。...

请问这段代码如何给目标函数加入约束：8-x[0]-2*x[1]>=0:import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt # 定义目标函数 def objective_function(x): return x[0]-x[1]-x[2]-x[0]*x[2]+x[0]*x[3]+x[1]*x[2]-x[1]*x[3] # 生成训练数据 num_samples = 1000 X_train = np.random.random((num_samples, 4)) y_train = np.array([objective_function(x) for x in X_train]) # 划分训练集和验证集 split_ratio = 0.8 split_index = int(num_samples * split_ratio) X_val = X_train[split_index:] y_val = y_train[split_index:] X_train = X_train[:split_index] y_train = y_train[:split_index] # 构建神经网络模型 model = tf.keras.Sequential([ layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(4,)), layers.Dense(32, activation='relu'), layers.Dense(1) ]) # 编译模型 model.compile(tf.keras.optimizers.Adam(), loss='mean_squared_error') # 设置保存模型的路径 model_path = "model.h5" # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), epochs=100, batch_size=32) # 保存模型 model.save(model_path) print("模型已保存") # 加载模型 loaded_model = tf.keras.models.load_model(model_path) print("模型已加载") # 使用模型预测最小值 a =np.random.uniform(0,5,size=4) X_test=np.array([a]) y_pred = loaded_model.predict(X_test) print("随机取样点",X_test) print("最小值：", y_pred[0]) # 可视化训练过程 plt.plot(history.history['loss'], label='train_loss') plt.plot(history.history['val_loss'], label='val_loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('Loss') plt.legend() plt.show()

X_train = np.array(X_train) y_train = np.array(y_train) 这样，生成的训练数据集就满足约束条件了。之后的训练、验证和预测过程可以保持不变。 注意：在实际应用中，可能需要根据具体的约束条件进行相应的...

def get_loaders(cfg, logger): logger.info("Loading training data (final training data for vtab)...") if cfg.DATA.NAME.startswith("vtab-"): train_loader = data_loader.construct_trainval_loader(cfg) else: train_loader = data_loader.construct_train_loader(cfg) logger.info("Loading validation data...") # not really needed for vtab val_loader = data_loader.construct_val_loader(cfg) logger.info("Loading test data...") if cfg.DATA.NO_TEST: logger.info("...no test data is constructed") test_loader = None else: test_loader = data_loader.construct_test_loader(cfg) return train_loader, val_loader, test_loader

首先根据配置文件中的数据集名称判断是否为 vtab 数据集，如果是则使用 construct_trainval_loader 函数构建训练和验证的数据加载器，否则使用 construct_train_loader 函数构建训练数据加载器。接着使用 ...
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