AssertionError: train: No labels in datasets\train.cache. Can not train without labels.

时间: 2024-05-17 12:18:59 浏览: 31
这个 AssertionError 错误表示在你的训练数据集(datasets\train.cache)中没有标签信息,所以无法进行训练。训练数据集通常应该包含输入文本和相应的标签。请确保你的训练数据集中包含正确的标签,并且没有出现任何格式问题。你可以检查一下训练数据集文件是否正确,并且重新运行训练过程。如果问题仍然存在,请提供更多的信息,以便我可以帮助你更好地解决这个问题。
相关问题

AssertionError: train: No labels found in D:\YOLO\datasets\Armor\labels\1.cache, can not start training.

这个错误提示表明在训练YOLO模型时,找不到训练数据集中的标签文件。解决这个问题的方法如下: 1. 确认标签文件是否存在,标签文件应该与图像文件在同一目录下,且文件名相同,只是扩展名不同。标签文件的扩展名通常为.txt,每个文件应包含与其对应的图像文件中所有对象的标签信息。 2. 确认标签文件的格式是否正确。YOLO模型要求标签文件的格式为每行一个对象,每行包含对象的类别和位置信息。位置信息应该是相对于图像宽度和高度的归一化坐标,即左上角和右下角的坐标值应该在0到1之间。 3. 确认训练脚本中的数据集路径和标签文件路径是否正确。如果数据集路径或标签文件路径不正确,就会导致找不到标签文件的错误。 4. 修改datasets.py文件。在该文件中,需要将标签文件的路径替换为正确的路径。具体来说,需要将datasets.py文件中的JPEGImages替换为标签文件所在的目录。 以下是修改后的datasets.py文件的示例代码: ```python import glob import os import numpy as np import torch from PIL import Image from torch.utils.data import Dataset class LoadImagesAndLabels(Dataset): # for training/testing def __init__(self, path, img_size=640, batch_size=16, augment=False, hyp=None, rect=False, image_weights=False, cache_images=False, single_cls=False): path = str(Path(path)) # os-agnostic assert os.path.isfile(path), f'File not found {path}' with open(path, 'r') as f: self.img_files = [x.replace('\n', '') for x in f.readlines() if os.path.isfile(x.replace('\n', ''))] assert self.img_files, f'No images found in {path}' self.label_files = [x.replace('images', 'labels').replace('.png', '.txt').replace('.jpg', '.txt') .replace('.jpeg', '.txt') for x in self.img_files] self.img_size = img_size self.batch_size = batch_size self.augment = augment self.hyp = hyp self.rect = rect self.image_weights = image_weights self.cache_images = cache_images self.single_cls = single_cls def __len__(self): return len(self.img_files) def __getitem__(self, index): img_path = self.img_files[index % len(self.img_files)].rstrip() label_path = self.label_files[index % len(self.img_files)].rstrip() # Load image img = None if self.cache_images: # option 1 - caches small/medium images img = self.imgs[index % len(self.imgs)] if img is None: # option 2 - loads large images on-the-fly img = Image.open(img_path).convert('RGB') if self.cache_images: if img.size[0] < 640 or img.size[1] < 640: # if one side is < 640 img = img.resize((640, 640)) # resize self.imgs[index % len(self.imgs)] = img # save assert img.size[0] > 9, f'Width must be >9 pixels {img_path}' assert img.size[1] > 9, f'Height must be >9 pixels {img_path}' # Load labels targets = None if os.path.isfile(label_path): with open(label_path, 'r') as f: x = np.array([x.split() for x in f.read().splitlines()], dtype=np.float32) # Normalized xywh to pixel xyxy format labels = x.copy() if x.size > 0: labels[:, 1] = x[:, 1] * img.width # xmin labels[:, 2] = x[:, 2] * img.height # ymin labels[:, 3] = x[:, 3] * img.width # xmax labels[:, 4] = x[:, 4] * img.height # ymax labels[:, 1:5] = xywh2xyxy(labels[:, 1:5]) # xywh to xyxy targets = torch.zeros((len(labels), 6)) targets[:, 1:] = torch.from_numpy(labels) # Apply augmentations if self.augment: img, targets = random_affine(img, targets, degrees=self.hyp['degrees'], translate=self.hyp['translate'], scale=self.hyp['scale'], shear=self.hyp['shear'], border=self.img_size // 2) # border to remove # Letterbox img, ratio, pad = letterbox(img, new_shape=self.img_size, auto=self.rect, scaleup=self.augment, stride=self.hyp['stride']) targets[:, 2:6] = xyxy2xywh(targets[:, 2:6]) / self.img_size / ratio # normalized xywh (to grid cell) # Load into tensor img = np.array(img).transpose(2, 0, 1) # HWC to CHW img = torch.from_numpy(img).to(torch.float32) # uint8 to fp16/32 targets = targets[torch.where(targets[:, 0] == index % len(self.img_files))] # filter by image index return img, targets, index, img_path def coco_index(self, index): """Map dataset index to COCO index (minus 1)""" return int(Path(self.img_files[index]).stem) - 1 @staticmethod def collate_fn(batch): img, label, _, path = zip(*batch) # transposed for i, l in enumerate(label): l[:, 0] = i # add target image index for build_targets() return torch.stack(img, 0), torch.cat(label, 0), path class LoadImages(Dataset): # for inference def __init__(self, path, img_size=640, stride=32, auto=True): path = str(Path(path)) # os-agnostic if os.path.isdir(path): files = sorted(glob.glob('%s/*.*' % path)) elif os.path.isfile(path): files = [path] else: raise Exception(f'Error: {path} does not exist') images = [x for x in files if os.path.splitext(x)[-1].lower() in img_formats] videos = [x for x in files if os.path.splitext(x)[-1].lower() in vid_formats] ni, nv = len(images), len(videos) self.img_size = img_size self.stride = stride self.auto = auto self.video_flag = [False] * ni + [True] * nv self.img_files = images + videos self.cap = [cv2.VideoCapture(x) for x in videos] self.frame = [None] * nv self.ret = [False] * nv self.path = path def __len__(self): return len(self.img_files) def __getitem__(self, index): if self.video_flag[index]: return self.load_video(index) else: return self.load_image(index) def load_image(self, index): img_path = self.img_files[index] img = cv2.imread(img_path) # BGR assert img is not None, 'Image Not Found ' + img_path h0, w0 = img.shape[:2] # orig hw img = letterbox(img, new_shape=self.img_size, auto=self.auto)[0] img = img[:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) # BGR to RGB, to 3x416x416 img = np.ascontiguousarray(img) return torch.from_numpy(img), index, img_path, (h0, w0) def load_video(self, index): cap = self.cap[index] while True: self.ret[index], frame = cap.read() if not self.ret[index]: break if self.frame[index] is None: self.frame[index] = letterbox(frame, new_shape=self.img_size, auto=self.auto)[0] self.frame[index] = self.frame[index][:, :, ::-1].transpose(2, 0, 1) self.frame[index] = np.ascontiguousarray(self.frame[index]) else: self.frame[index] = torch.cat((self.frame[index][self.stride:], letterbox(frame, new_shape=self.img_size, auto=self.auto)[0]), 0) if self.ret[index]: return self.frame[index], index, self.img_files[index], frame.shape[:2] def __del__(self): if hasattr(self, 'cap'): for c in self.cap: c.release() def letterbox(img, new_shape=640, color=(114, 114, 114), auto=True, scaleFill=False, scaleup=True, stride=32): # Resize and pad image while meeting stride-multiple constraints shape = img.shape[:2] # current shape [height, width] if isinstance(new_shape, int): ratio = float(new_shape) / max(shape) else: ratio = min(float(new_shape[0]) / shape[0], float(new_shape[1]) / shape[1]) if ratio != 1: # always resize down, only resize up if shape < new_shape * 1.5 if scaleup or (ratio < 1 and max(shape) * ratio > stride * 1.5): interp = cv2.INTER_LINEAR if ratio < 1: img = cv2.resize(img, (int(round(shape[1] * ratio)), int(round(shape[0] * ratio))), interpolation=interp) else: img = cv2.resize(img, (int(round(shape[1] * ratio)), int(round(shape[0] * ratio))), interpolation=interp) else: interp = cv2.INTER_AREA img = cv2.resize(img, (int(round(shape[1] * ratio)), int(round(shape[0] * ratio))), interpolation=interp) new_shape = [round(shape[1] * ratio), round(shape[0] * ratio)] # Compute stride-aligned boxes if auto: stride = int(np.ceil(new_shape[0] / stride) * stride) top_pad = (stride - new_shape[0]) % stride # add top-padding (integer pixels only) left_pad = (stride - new_shape[1]) % stride # add left-padding (integer pixels only) if top_pad or left_pad: img = cv2.copyMakeBorder(img, top_pad // 2, top_pad - top_pad // 2, left_pad // 2, left_pad - left_pad // 2, cv2.BORDER_CONSTANT, value=color) # add border else: stride = 32 top_pad, left_pad = 0, 0 # Pad to rectangular shape divisible by stride h, w = img.shape[:2] if scaleFill or new_shape == (w, h): # scale-up width and height new_img = np.zeros((new_shape[1], new_shape[0], 3), dtype=np.uint8) + color # whole image nh, nw = h, w else: # scale width OR height nh = new_shape[1] - top_pad nw = new_shape[0] - left_pad assert nh > 0 and nw > 0, 'image size < new_size' new_img = np.zeros((new_shape[1], new_shape[0], 3), dtype=np.uint8) + color # whole image if nw / w <= nh / h: # resize by width, then pad height new_w = new_shape[0] new_h = int(nh * new_w / nw) assert new_h > 0, 'image size < new_size' img = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top = top_pad // 2 bottom = top_pad - top left = left_pad // 2 right = left_pad - left new_img[top:top + new_h, left:left + new_w] = img else: # resize by height, then pad width new_h = new_shape[1] new_w = int(nw * new_h / nh) assert new_w > 0, 'image size < new_size' img = cv2.resize(img, (new_w, new_h), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) top = top_pad // 2 bottom = top_pad - top left = left_pad // 2 right = left_pad - left new_img[top:top + new_h, left:left + new_w] = img return new_img, ratio, (top_pad, left_pad) def xywh2xyxy(x): # Convert bounding box format from [x, y, w, h] to [x1, y1, x2, y2] y = x.copy() if isinstance(x, np.ndarray) else np.array(x) y[..., 0] = x[..., 0] - x[..., 2] / 2 y[..., 1] = x[..., 1] - x[..., 3] / 2 y[..., 2] = x[..., 0] + x[..., 2] / 2 y[..., 3] = x[..., 1] + x[..., 3] / 2 return y def xyxy2xywh(x): # Convert bounding

No labels found in D:\ultralytics-main\ultralytics\datasets\nut1\labels\val.cache, training may not work correctly

报错信息"AssertionError: No labels found in D:\ultralytics-main\ultralytics\datasets\nut1\labels\val.cache, training may not work correctly"意味着训练数据集的标签文件中没有找到任何标签。这可能导致训练过程无法正确进行。为了解决这个问题,您可以按照以下步骤来处理: 1. 确保标签文件的路径和名称与训练脚本中的路径和名称一致。请检查您的代码,确保标签文件路径正确,并且该路径下确实存在标签文件。 2. 检查标签文件的格式是否正确。标签文件中应该包含与图像对应的标注信息。请确保标签文件的格式与您的训练框架要求的格式相匹配。 3. 检查标签文件是否为空。如果标签文件为空,那么训练过程中将无法找到任何标签。请确保标签文件中至少包含一些标注信息。 4. 如果以上步骤都没有解决问题,那么可以尝试重新生成标签文件。根据您提供的引用内容,您可以使用相应的代码来生成包含图像数据和标注信息的文件夹。确保您的标注信息与图像文件相对应,并按照训练脚本要求的格式进行标注。 请注意,以上步骤是基于引用内容的推测,具体解决方案可能因您使用的训练框架和数据集而有所不同。建议您参考相关文档或讨论区,以获取更准确的解决方案。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

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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 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

Yolov5 运行train.py文件时报错,可能是我下载的别人的数据集信息如下,清分析原因给出解决办法: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 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 D:\PycharmProjects\yolov5-hat\VOCdevkit\images\train\000000.jpg

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