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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