File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_bbox.py", line 25, in make_anchors sy,sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 463, in meshgrid return _meshgrid(*tensors, indexing=indexing) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 478, in _meshgrid return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs,indexing='ij') # type: ignore[attr-defined] TypeError: meshgrid() got multiple values for keyword argument 'indexing'

这个错误是因为`meshgrid`函数的`indexing`参数在PyTorch 1.10版本中被添加，而早期版本中没有该参数。你可以尝试以下两个解决方法中的任意一个：

1. 如果你使用的是PyTorch 1.10或更高版本，请删除`if TORCH_1_10 else`这一行代码，直接使用以下代码即可：

sy, sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij')

2. 如果你使用的是早期版本的PyTorch，请将代码改为以下形式：

if TORCH_1_10:
    sy, sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij')
else:
    sy, sx = torch.meshgrid(sy, sx)

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File "E:/learning/NEW/code/yolov8/NWPU/yolov8-pytorch-master/train.py", line 548, in <module> fit_one_epoch(model_train, model, ema, yolo_loss, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir, local_rank) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_fit.py", line 34, in fit_one_epoch outputs = model_train(images) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\parallel\data_parallel.py", line 166, in forward return self.module(*inputs[0], **kwargs[0]) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1130, in _call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\nets\yolo.py", line 165, in forward self.anchors, self.strides = (x.transpose(0, 1) for x in make_anchors(x, self.stride, 0.5)) File "E:\learning\NEW\code\yolov8\NWPU\yolov8-pytorch-master\utils\utils_bbox.py", line 25, in make_anchors sy,sx = torch.meshgrid(sy, sx, indexing='ij') if TORCH_1_10 else torch.meshgrid(sy, sx) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 463, in meshgrid return _meshgrid(*tensors, indexing=indexing) File "D:\Anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\functional.py", line 478, in _meshgrid return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs,indexing='ij') # type: ignore[attr-defined] TypeError: meshgrid() got multiple values for keyword argument 'indexing'

这个错误是由于你使用了 PyTorch 的多 GPU 训练，但是在使用 meshgrid 函数时，指定了 indexing 参数两次，导致报错。你可以检查一下代码中使用 meshgrid 函数的地方，确保只指定了一次 indexing 参数。如果还有问题，可以提供更多的代码和错误信息，便于更好地定位问题。

yolov8训练NWPU VHR-10 dataset

### 使用YOLOv8框架训练NWPU VHR-10遥感图像数据集

#### 准备环境和安装依赖库
为了使用 YOLOv8 训练 NWPU VHR-10 数据集，首先需要准备合适的开发环境并安装必要的依赖项。

确保 Python 和 pip 已经安装好之后，在命令行工具中执行如下操作来创建虚拟环境并激活它：

python -m venv yolov8_env
source yolov8_env/bin/activate  # Linux or macOS
yolov8_env\Scripts\activate     # Windows

接着通过 pip 安装 ultralytics 库和其他所需的包:

pip install ultralytics
pip install opencv-python matplotlib numpy pandas scikit-image shapely tqdm

#### 下载和预处理数据集
从指定网站下载 NWPU VHR-10 数据集[^1]。解压后得到图片文件夹 `images` 及其对应的标签文件夹 `labels`。由于原始标注格式可能不符合 YOLO 的标准输入格式 (即每行包含类别编号、中心点坐标以及宽度高度)，因此需编写脚本来转换这些标注文件到正确的格式。

Python 脚本可以读取原版 XML 或者 TXT 文件中的边界框信息，并将其保存成新的 .txt 文件，每个目标占一行，形如 `<class_id> <center_x> <center_y> <width> <height>` 形式的浮点数列表。

#### 配置模型参数与超参调整
根据官方文档配置 YOLOv8 模型的相关设置，比如选择预训练权重路径、定义类别的数量等。对于特定任务还可以自定义一些高级选项，例如优化器的选择、学习率调度策略等等。

编辑 YAML 文件以适应具体需求，特别是修改 `nc` 参数为 10 来匹配 NWPU VHR-10 中的对象种类数目；同时指明训练集验证集测试集各自的目录位置。

#### 开始训练过程
一切就绪后就可以调用 Ultralytics 提供的 API 进行实际训练了。下面给出一段简单的代码片段用于启动整个流程：

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.yaml')  # 加载网络结构描述文件
results = model.train(data='path/to/data.yaml', epochs=100, imgsz=640)

这里假设已经准备好了一个名为 `data.yaml` 的配置文件，里面包含了关于数据分布的信息。另外注意调整批次大小 (`batch`) 和迭代次数 (`epochs`) 等重要参数以便获得更好的性能表现。

#### 测试评估效果
完成一轮或多轮次的学习之后，利用测试集合上的预测结果来进行最终的质量检验。可以通过可视化的方式直观查看检测精度如何，也可以计算 mAP 值作为量化指标之一。

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