使用YOLOV5训练自己的数据集时出现报错:ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity

时间: 2023-05-27 21:07:32 浏览: 382
这个错误通常是由于数据集中某些图像的尺寸为零,导致模型无法处理这些图像。解决方法如下: 1. 检查数据集中的图像尺寸是否正确,如果有尺寸为零的图像,删除或修复它们。 2. 在训练脚本中添加异常处理代码,以避免出现此错误。例如,在读取图像时可以添加以下代码: ``` try: img = cv2.imread(img_path) if img is None: continue except Exception as e: print(e) continue ``` 这将忽略无法读取的图像并继续处理下一个图像。 3. 如果上述方法无效,您可能需要更改YOLOV5的源代码以处理此错误。可以在`models/yolo.py`文件中找到以下代码: ``` def forward(self, x, augment=False, profile=False): ... for i, m in enumerate(self.m): x = m(x) if i in self.save: self.outs.append(x) return self.outs ``` 将其更改为以下代码: ``` def forward(self, x, augment=False, profile=False): ... for i, m in enumerate(self.m): try: x = m(x) except ValueError: continue if i in self.save: self.outs.append(x) return self.outs ``` 这将忽略无法处理的图像并继续处理下一个图像。注意,这种方法可能会影响模型的性能和准确性,因此请谨慎使用。
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Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject8\大作业.py", line 145, in <module> model = smf.ols('ExRet ~ PEL1', data=datafit[['ExRet', 'PEL1']].iloc[:(n_in+i),:]) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 226, in from_formula mod = cls(endog, exog, *args, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 906, in __init__ super(OLS, self).__init__(endog, exog, missing=missing, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 733, in __init__ super(WLS, self).__init__(endog, exog, missing=missing, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 190, in __init__ super(RegressionModel, self).__init__(endog, exog, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 267, in __init__ super().__init__(endog, exog, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 92, in __init__ self.data = self._handle_data(endog, exog, missing, hasconst, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 132, in _handle_data data = handle_data(endog, exog, missing, hasconst, **kwargs) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 700, in handle_data return klass(endog, exog=exog, missing=missing, hasconst=hasconst, File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 88, in __init__ self._handle_constant(hasconst) File "D:\python3.10\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 132, in _handle_constant exog_max = np.max(self.exog, axis=0) File "<__array_function__ internals>", line 180, in amax File "D:\python3.10\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 2793, in amax return _wrapreduction(a, np.maximum, 'max', axis, None, out, File "D:\python3.10\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 86, in _wrapreduction return ufunc.reduce(obj, axis, dtype, out, **passkwargs) ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity报错如何四u该

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