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'

时间: 2023-12-22 16:06:13 浏览: 141
这个错误提示是在运行一个名为 TestLoop 的类时发生的,这个类位于 mmengine/runner/loops.py 这个文件中。另外这个类中使用了名为 YOLOv5CocoDataset 的类,这个类位于 mmyolo/datasets/yolov5_coco.py 文件中。而这个错误提示的具体内容是无法找到 'cv_data/204_data/public/coco/annotations/instances_val2017.json' 这个文件或目录。建议在运行时检查一下是否存在该文件或目录,或者确认路径是否正确。
相关问题

FileNotFoundError: class `EpochBasedTrainLoop` 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/coco2017/annotations/instances_train2017.json'

这个错误提示是说找不到文件 'cv_data/204_data/public/coco/coco2017/annotations/instances_train2017.json',可能是因为这个文件不存在或者路径不正确导致的。建议你检查一下这个文件是否存在,以及文件路径是否正确。 如果文件确实不存在,可能需要重新下载或者重新获取对应的数据集。如果文件路径不正确,可以尝试修改对应的路径或者检查代码中是否有错误。另外,还有可能是环境变量没有正确设置,需要检查环境变量是否正确设置了数据集路径。

AssertionError: class `IterBasedTrainLoop` in mmengine/runner/loops.py: class `PascalVOCDataset` in mmseg/datasets/voc.py: Failed to load `ann_file` data/data_dataset_voc/ImageSets/Segmentation/train.txt

这个错误是由于加载数据集时出现问题导致的。在 mmengine/runner/loops.py 文件中的 IterBasedTrainLoop 类中,调用了 mmseg/datasets/voc.py 文件中的 PascalVOCDataset 类,并尝试加载 `ann_file` 数据。然而,在加载 `ann_file` 数据时出现了错误,具体是由于无法加载 data/data_dataset_voc/ImageSets/Segmentation/train.txt 文件所致。 要解决这个问题,你可以检查以下几个方面: 1. 确保文件路径正确:确认 data/data_dataset_voc/ImageSets/Segmentation/train.txt 文件存在,并且路径没有拼写错误。 2. 确保文件权限正确:检查 train.txt 文件的权限,确保对该文件具有读取权限。 3. 检查文件内容格式:确认 train.txt 文件的内容格式正确,以及是否符合 Pascal VOC 数据集的要求。 如果以上步骤都没有解决问题,可以尝试重新下载数据集或者查看相关文档或代码示例,以获取更多关于数据集加载的信息。
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如何解决Loading and preparing results... DONE (t=0.01s) creating index... index created! Running per image evaluation... Evaluate annotation type *bbox* DONE (t=0.53s). Accumulating evaluation results... Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 133, in <module> main() File "tools/train.py", line 129, in main runner.train() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/runner.py", line 1721, in train model = self.train_loop.run() # type: ignore File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 102, in run self.runner.val_loop.run() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 366, in run metrics = self.evaluator.evaluate(len(self.dataloader.dataset)) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/evaluator.py", line 79, in evaluate _results = metric.evaluate(size) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/metric.py", line 133, in evaluate _metrics = self.compute_metrics(results) # type: ignore File "/home/wangbei/mmdetection(coco)/mmdet/evaluation/metrics/coco_metric.py", line 512, in compute_metrics coco_eval.accumulate() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/pycocotools-2.0-py3.8-linux-x86_64.egg/pycocotools/cocoeval.py", line 378, in accumulate tp_sum = np.cumsum(tps, axis=1).astype(dtype=np.float) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'. np.float was a deprecated alias for the builtin float. To avoid this error in existing code, use float by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.float64 here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 30235 closing signal SIGTERM ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 30234) of binary: /home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/bin/python

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\TorchProject\Competition-Hubmap\teach\train.py", line 111, in <module> runner.train() File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\runner.py", line 1723, in train self.load_or_resume() File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\runner.py", line 1672, in load_or_resume self.load_checkpoint(self._load_from) File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\runner.py", line 2085, in load_checkpoint checkpoint = _load_checkpoint(filename, map_location=map_location) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\checkpoint.py", line 548, in _load_checkpoint return CheckpointLoader.load_checkpoint(filename, map_location, logger) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\checkpoint.py", line 330, in load_checkpoint return checkpoint_loader(filename, map_location) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python311\Lib\site-packages\mmengine\runner\checkpoint.py", line 346, in load_from_local raise FileNotFoundError(f'{filename} can not be found.') FileNotFoundError: can not be found.这是更多的错误信息】

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def get_Image_dim_len(png_dir: str,jpg_dir:str): png = Image.open(png_dir) png_w,png_h=png.width,png.height #若第十行报错,说明jpg图片没有对应的png图片 png_dim_len = len(np.array(png).shape) assert png_dim_len==2,"提示:存在三维掩码图" jpg=Image.open(jpg_dir) jpg = ImageOps.exif_transpose(jpg) jpg.save(jpg_dir) jpg_w,jpg_h=jpg.width,jpg.height print(jpg_w,jpg_h,png_w,png_h) assert png_w==jpg_w and png_h==jpg_h,print("提示:%s mask图与原图宽高参数不一致"%(png_dir)) """2.读取单个图像均值和方差""" def pixel_operation(image_path: str): img = cv.imread(image_path, cv.IMREAD_COLOR) means, dev = cv.meanStdDev(img) return means,dev """3.分割数据集,生成label文件""" # 原始数据集 ann上一级 data_root = './work/voc_data02' #图像地址 image_dir="./JPEGImages" # ann图像文件夹 ann_dir = "./SegmentationClass" # txt文件保存路径 split_dir = './ImageSets/Segmentation' mmengine.mkdir_or_exist(osp.join(data_root, split_dir)) png_filename_list = [osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, ann_dir), suffix='.png')] jpg_filename_list=[osp.splitext(filename)[0] for filename in mmengine.scandir( osp.join(data_root, image_dir), suffix='.jpg')] assert len(jpg_filename_list)==len(png_filename_list),"提示:原图与掩码图数量不统一" print("数量检查无误") for i in range(10): random.shuffle(jpg_filename_list) red_num=0 black_num=0 with open(osp.join(data_root, split_dir, 'trainval.txt'), 'w+') as f: length = int(len(jpg_filename_list)) for line in jpg_filename_list[:length]: pngpath=osp.join(data_root,ann_dir,line+'.bmp') jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') get_Image_dim_len(pngpath,jpgpath) img=cv.imread(pngpath,cv.IMREAD_GRAYSCALE) red_num+=len(img)*len(img[0])-len(img[img==0]) black_num+=len(img[img==0]) f.writelines(line + '\n') value=0 train_mean,train_dev=[[0.0,0.0,0.0]],[[0.0,0.0,0.0]] with open(osp.join(data_root, split_dir, 'train.txt'), 'w+') as f: train_length = int(len(jpg_filename_list) * 7/ 10) for line in jpg_filename_list[:train_length]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') with open(osp.join(data_root, split_dir, 'val.txt'), 'w+') as f: for line in jpg_filename_list[train_length:]: jpgpath=osp.join(data_root,image_dir,line+'.bmp') mean,dev=pixel_operation(jpgpath) train_mean+=mean train_dev+=dev f.writelines(line + '\n') 帮我把这段代码改成bmp图像可以制作数据集的代码

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