yolo报错IndexError: list index out of range

根据你提供的引用内容，`IndexError: list index out of range`错误是由于YOLOv3的配置文件中的类别数错误导致的。你可以通过修改配置文件中的最后两项来解决该问题。

具体来说，你需要将使用的cfg文件中的以下两行修改为正确的类别数：

[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=18 #3*(class + 4 + 1)，这个参数随着类别数改动而改动
activation=linear

[yolo]
mask = 0,1,2
anchors = 10,14, 23,27, 37,58, 81,82, 135,169, 344,319
classes=1 #这个是识别物体的类别数
num=6
jitter=.3
ignore_thresh = .7
truth_thresh = 1
random=1

将`classes`的值修改为正确的类别数即可解决该错误。

相关问题

yolo报错indexerror: list index out of range

这个错误通常是因为代码中使用了一个超出列表范围的索引。具体来说，它表示你试图访问一个列表、元组或其他序列中不存在的索引位置，这会导致Python引发IndexError异常。可能原因有很多，例如输入数据格式错误、模型输出维度不正确、代码逻辑错误等等。

解决方法包括但不限于：
1. 检查输入数据是否符合模型要求；
2. 检查模型输出的维度是否正确；
3. 检查代码逻辑，确保没有超出列表范围的操作；
4. 在代码中添加适当的异常处理语句，避免程序崩溃。

如果你能提供更具体的代码和错误信息，我可以帮你更准确地找出问题所在并给出解决方案。

yolo训练报错IndexError: list index out of range

根据提供的引用[1]，这个问题可能与代码中的索引有关。当我们尝试访问列表中不存在的索引时，就会出现“IndexError: list index out of range”的错误。因此，我们需要检查代码中的索引是否正确。

对于yolo训练报错IndexError: list index out of range，这个问题可能与训练数据集有关。当我们尝试访问不存在的图像或标签时，就会出现这个错误。因此，我们需要检查训练数据集是否正确，并确保所有图像和标签都存在。

以下是一些可能有用的解决方案：
1. 检查代码中的索引是否正确，确保不会访问不存在的索引。
2. 检查训练数据集是否正确，确保所有图像和标签都存在。
3. 尝试使用更小的批量大小进行训练，以减少内存使用量。
4. 尝试使用更小的图像尺寸进行训练，以减少内存使用量。