mmdetection IndexError: list index out of range

mmdetection中的IndexError: list index out of range错误通常发生在训练目标检测模型时，表明索引超过了列表的长度，导致了错误。根据你提供的引用内容，有几种可能的解决方案。

首先，你可以检查类别是否被正确地定义。可以查看以下文件：
- mmdetection/mmdet/datasets/voc.py中的CLASSES变量，确保类别列表的长度与数据集中的类别数一致。
- mmdetection/mmdet/core/evaluation/class_names.py中的voc_classes()函数，确保返回的类别列表与数据集中的类别一致。
- mmdetection/configs/_base_/models/retinanet_r50_fpn.py中的num_classes参数，确保其值与数据集中的类别数一致。

如果类别的定义没有问题，那么你可以尝试以下解决方案：
- 确保数据集的标注文件正确无误，没有缺失或错误的标注。
- 检查模型配置文件中的参数是否正确设置，例如anchor的尺寸、缩放比例等。
- 尝试使用更大的输入图像尺寸或更小的批量大小，有时候这些参数的调整可以解决索引超出范围的问题。

根据你的具体情况，你可以尝试以上提到的解决方案来解决mmdetection中的IndexError: list index out of range错误。这些方法可以帮助你找到并修复问题。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [mmdetection训练出现：IndexError: list index out of range 错误](https://blog.csdn.net/weixin_41010198/article/details/107067843)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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