yolov5训练WARNING: Dataset not found, nonexistent paths: ['E:\\YOLO5\\tassel\\train\\valid\\images']
时间: 2023-11-17 22:01:13 浏览: 304
yolov5训练时出现"WARNING: Dataset not found, nonexistent paths: ['E:\\YOLO5\\tassel\\train\\valid\\images']"的错误提示,这是因为训练时没有找到对应的数据集路径。需要检查数据集路径是否正确,是否存在该路径下的数据集文件。同时,也需要检查数据集文件的格式是否符合要求,例如是否为图片格式等。
解决方案:
1. 检查数据集路径是否正确,可以使用绝对路径或相对路径,但需要保证路径的正确性。
2. 检查数据集文件是否存在,可以使用命令行或文件管理器查看。
3. 检查数据集文件的格式是否符合要求,例如是否为图片格式等。
4. 检查代码中是否正确设置了数据集路径,可以在代码中搜索数据集路径相关的代码进行检查。
相关问题
yolov5WARNING: Dataset not found, nonexistent paths: ['D:\\Pytouch\\newyolov5.0\\coco\\images\\val']
这个警告提示是由于YOLOv5在训练时找不到指定的数据集路径而引起的。根据你提供的引用和引用的代码,可以看出问题可能出在以下几个方面:
1. 数据集路径错误:请确保你的数据集路径是正确的。可以通过检查`path`变量和`list_name`中的文件路径来确认。如果路径错误,可以根据实际情况进行修正。
2. 相对路径问题:根据引用中提到的,YOLOv7以模型文件所在目录为主目录,因此在生成txt标签文件时,路径应该是相对于模型文件的相对路径。请确保生成的txt文件中的路径是相对于模型文件的正确相对路径。
3. 数据集文件缺失:警告中提到的`['D:\\Pytouch\\newyolov5.0\\coco\\images\\val']`是一个不存在的文件路径,可能是由于数据集文件缺失或者路径错误导致的。请检查你的数据集是否包含`D:\\Pytouch\\newyolov5.0\\coco\\images\\val`路径下的文件,如果没有,请确认数据集的路径是否正确。
综上所述,你需要检查数据集路径的正确性,并确保生成的txt标签文件中的路径是相对于模型文件的正确相对路径。如果数据集文件确实缺失,你需要根据实际情况进行修正。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [YOLOv7 训练报错 Exception: Dataset not found. yolov7与yolov5数据集](https://blog.csdn.net/weixin_46135327/article/details/130857989)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
WARNING: Dataset not found, nonexistent paths: ['E:\\yolo2\\VOCdevkit\\images\\val']
引用:yolo和市场1501 ** yolo数据集** '''| ——————----- root | └——数据| └—— 01 \ | 000000 —————————————— 00000001.jpg | 00000001.json | 00000002.jpg | 00000002.json └——————...。
引用:1、问题 YOLOV7训练报错: Exception: Dataset not found. 2、解决方案 本人经过多次,才调通模型 yolov7与yolov5数据集有巨大的区别。 第一:把包含数据集的文件夹放入yolov7模型文件内,yolov7-main里面包含数据集文件夹dataset,这个文件夹是自己创建的,用来存储数据集 文件结构如下: 第二、数据集文件结构 大家可以发现,yolov7数据集结构和yolov5有很大的区别 第三、格外注意,txt文件的路径只需要从当前目录开始,就是从模型文件目录开始 (此处我曾设定为相对路径,即开头 …/dataset,报错) (我也曾设定完整的路径,报错) 因为yolov7比较奇怪,都是以模型文件为主目录 第四、数据的yaml文件内设置的路径为完整的路径 (此处我曾设定为相对路径,及…/dataset开头,报错) (此处我也曾设定为绝对路径,但以dataset开头,报错) 第五、训练文件train.py参数修改 注意,此处参数设定都要以模型文件为主目录,不需要加相对路径 3、给大家提供生成YOLOv7的txt标签文件的代码 ##制作label list import os def listdir(path, list_name): # 传入存储的list for file in os.listdir(path): file_path = os.path.join(path, file) if os.path.isdir(file_path): listdir(file_path, list_name) else: list_name.append(file_path) list_name = [] path = 'dataset/yolov7_new_data/images/val' # 文件夹路径 listdir(path, list_name) print(list_name) with open('val.txt', 'w') as f: # 要存入的txt write = '' for i in list_name: write = write str(i) '\n' f.write(write) 代码跑不通就看这个。
引用:解决方法:查看一下你设置的训练集的位置对不对,直接打开在github上下载的yolov项目,看看相对位置内是否存在,那个训练集 比如这个就去平级位置,看看coco128是否放在同级位置。
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