mmdet报错IndexError: list index out of range
时间: 2023-10-28 10:58:42 浏览: 48
***et中的索引超出了列表范围所导致的。根据引用和引用[2]的信息,可能的原因是在coco.py文件中的CocoDataset类中的class_name和palette数量与训练的数据集不匹配。举例来说,如果你的数据集有80个类别,而palette中只有70个,就会导致这个报错。要解决这个问题,你可以检查configs配置文件,确保class_name和palette与你的数据集相对应。你还可以根据你的数据集进行修改,使得num_classes=len(class_name)。这样做后,你的报错应该会消失。
相关问题
yolo训练报错IndexError: list index out of range
根据提供的引用[1],这个问题可能与代码中的索引有关。当我们尝试访问列表中不存在的索引时,就会出现“IndexError: list index out of range”的错误。因此,我们需要检查代码中的索引是否正确。
对于yolo训练报错IndexError: list index out of range,这个问题可能与训练数据集有关。当我们尝试访问不存在的图像或标签时,就会出现这个错误。因此,我们需要检查训练数据集是否正确,并确保所有图像和标签都存在。
以下是一些可能有用的解决方案:
1. 检查代码中的索引是否正确,确保不会访问不存在的索引。
2. 检查训练数据集是否正确,确保所有图像和标签都存在。
3. 尝试使用更小的批量大小进行训练,以减少内存使用量。
4. 尝试使用更小的图像尺寸进行训练,以减少内存使用量。
yolact训练报错IndexError: list index out of range
根据提供的引用,出现错误的原因是在coco.py文件的第267行,当segms列表中的counts元素是bytes类型时,导致了IndexError: list index out of range错误。解决这个问题的方法是在类别输入完后,在类别元组的末尾加上一个逗号,例如CLASSES = ('pest',)。
根据提供的引用,出现错误的原因是在Shared2FCBBoxHead中的num_classes参数设置为1,但是实际上数据集中的类别数大于1,导致了AssertionError。解决这个问题的方法是将num_classes参数设置为数据集中的类别数。
至于yolact训练报错IndexError: list index out of range,这个错误通常是由于数据集中的标注文件与实际图像数量不匹配导致的。解决这个问题的方法是检查标注文件中的图像数量是否与实际图像数量一致,并且确保标注文件中的每个图像都有对应的标注信息。