下载别人的数据集在YOLOV5进行训练发现出现报错，请给出具体正确的处理拌饭Plotting labels... C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\seaborn\axisgrid.py:118: UserWarning: The figure layout has changed to tight self._figure.tight_layout(*args, **kwargs) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.24, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp20 Starting training for 42 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s][ WARN:0@20.675] global loadsave.cpp:248 cv::findDecoder imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in <listcomp> data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 679, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 634, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train Process finished with exit code 1

根据错误日志，出现了以下几个错误：

1. `cv::find imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity`：这个错误提示无法打开或读取文件，请检查文件路径和文件完整性。

2. `AssertionError: Image Not Found C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train`：这个错误提示图片未找到，请检查图片路径是否正确。

针对这些错误，你可以采取以下解决方法：

1. 检查文件路径和文件完整性：确保数据集中的标签和图像文件都存在于相应的目录中，并且文件名与代码中的路径一致。

2. 检查图片路径是否正确：查看代码中加载图像的部分，确保图像路径正确，包括文件名和文件后缀。

请注意，这些错误可能还有其他原因，需要根据具体情况进行排查。

相关问题

yolov5 Plotting labels... Exception ignored in: <function TransformNode.set_children.<locals>.<lambda> at 0x7f4f25232e50> Traceback (most recent call last):

这个问题是关于计算机视觉的技术问题，我可以回答。这个错误信息是在使用 YOLOv5 进行标注时出现的，可能是由于标注数据格式不正确或者标注文件路径错误导致的。需要检查标注数据和文件路径是否正确，并且确保使用的 YOLOv5 版本是最新的。

yolov5 ModuleNotFoundError: No module named 'utils.plotting'

你遇到的错误是"ModuleNotFoundError: No module named 'utils.plotting'"，这意味着你的代码中缺少了名为'utils.plotting'的模块。根据提供的引用内容，我可以给出一些可能的解决方法。

首先，根据引用的信息，你可以尝试通过使用pip安装plotly来解决问题。你可以在终端中运行以下命令：

pip install plotly

这将确保你已经安装了plotly模块，可能会解决缺少'utils.plotting'模块的问题。

另外，引用中提到了路径问题。你可以尝试在你的代码中添加正确的路径，以确保能够正确导入'utils.plotting'模块。你可以使用以下代码片段来添加路径：

import sys
import os

sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))

这将把当前脚本的目录添加到Python的搜索路径中，以便正确导入模块。

最后，如果以上方法都没有解决你的问题，你可以仔细检查你的代码，确保你正确导入了'utils.plotting'模块。你可以使用以下语句来导入该模块：

from utils.plotting import <some_function>

请注意，<some_function>应该替换为你实际需要使用的函数或类名。

希望这些方法可以帮助你解决问题。如果问题仍然存在，请提供更多的上下文或代码，以便我能够更好地帮助你。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>