train: No labels found in C:\Users\yang9\Desktop\8.14\yolov5-master\DETE\JPEGImages.cache, can not start training.

这个错误提示表明在指定的路径 `C:\Users\yang9\Desktop\8.14\yolov5-master\DETE\JPEGImages.cache` 中未找到任何标签，因此无法开始训练。

在 YOLOv5 中，通常需要将图像和相应的标签文件一起使用进行训练。标签文件通常是以 `.txt` 后缀保存的，并且与每个图像文件对应。标签文件中包含了每个图像中目标的位置和类别信息。

请确保在指定的路径下存在与图像文件相对应的标签文件，并且按照相应的格式进行命名。例如，如果图像文件为 `image.jpg`，那么对应的标签文件应该为 `image.txt`。

另外，还需要确保标签文件的内容符合 YOLOv5 的格式要求。每行应该包含一个目标，并以以下格式进行描述：`label_id x_center y_center width height`。其中，`label_id` 是目标的类别编号，`x_center` 和 `y_center` 是目标边界框中心点的坐标（相对于图像宽度和高度），`width` 和 `height` 是边界框的宽度和高度（同样是相对于图像宽度和高度）。

请检查你的图像和标签文件是否符合上述要求，并确保它们位于正确的路径下。如果问题仍然存在，请提供更多详细信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。

相关问题

Transferred 738/745 items from yolov5x.pt AMP: checks passed optimizer: SGD(lr=0.01) with parameter groups 123 weight(decay=0.0), 126 weight(decay=0.0005), 126 bias Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 481, in __init__ assert self.im_files, f'{prefix}No images found' AssertionError: train: No images found The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\train.py", line 648, in <module> main(opt) File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\train.py", line 537, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\train.py", line 196, in train train_loader, dataset = create_dataloader(train_path, File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 124, in create_dataloader dataset = LoadImagesAndLabels( File "C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 483, in __init__ raise Exception(f'{prefix}Error loading data from {path}: {e}\n{HELP_URL}') from e Exception: train: Error loading data from C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\wzry\datasets\labels\train: train: No images found See https://docs.ultralytics.com/yolov5/tutorials/train_custom_data

根据错误信息显示，训练过程中出现了找不到图像的问题。请确保在指定的路径下存在训练图像。您可以检查以下几点：

1. 检查训练图像的路径是否正确：C:\Users\admin\Desktop\yolov5-master (1)\yolov5-master\wzry\datasets\labels\train
2. 确保在该路径下存在图像文件。您可以检查一下该路径下是否有图像文件。

如果路径和文件都正确，但仍然出现问题，请确保图像文件格式正确，并且每个图像都有对应的标签文件。此外，还可以检查一下图像和标签文件的命名是否匹配。

如果问题仍然存在，请提供更多的信息和代码上下文，以便更好地帮助您解决问题。

AssertionError: train: No labels in E:\YOLOv5\train\JPEGImages.cache. Can not train without labels

AssertionError: train: No labels in E:\YOLOv5\train\JPEGImages.cache. Can not train without labels. 这个错误是由于训练数据集中没有标签导致的。在YOLOv5中，训练需要图像数据和相应的标签信息。标签通常是包含目标位置和类别的文件。要解决这个问题，你可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保你的训练数据集文件夹中包含正确的标签文件。标签文件通常与图像文件具有相同的名称，但扩展名为.txt或.xml等。确保标签文件与对应的图像文件匹配，并且它们在相同的文件夹中。

2. 确保标签文件的格式符合YOLOv5的要求。标签文件应包含每个目标的位置信息和类别信息。位置信息通常是目标的边界框（例如，左上角和右下角的坐标），类别信息是目标所属的类别标签。

3. 检查标签文件的存储路径是否正确。确保路径中的文件夹名称和文件扩展名与代码中的路径匹配。

4. 如果你的数据集中确实没有标签文件，你可以通过手动创建标签文件来解决问题。根据图像中的目标位置，手动创建标签文件并将其与对应的图像文件放在同一个文件夹中。

5. 如果你仍然遇到问题，请查看YOLOv5的文档和教程，确保你正确地配置了训练过程中的参数和路径。