Fusing layers... YOLOv5s-seg summary: 224 layers, 7611485 parameters, 0 gradients, 26.4 GFLOPs image 1/6 E:\YOLOV5\data\images\0ad5-isehnnk5725796.png: 384x640 (no detections), 62.5ms image 2/6 E:\YOLOV5\data\images\60cbe54527eb4b9caa825b3425a442e3.jpeg: 352x640 (no detections), 61.5ms Traceback (most recent call last): File "E:\YOLOV5\detect.py", line 261, in <module> main(opt) File "E:\YOLOV5\detect.py", line 256, in main run(**vars(opt)) File "C:\Users\ROY\.conda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "E:\YOLOV5\detect.py", line 160, in run s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " # add to string KeyError: 94 进程已结束，退出代码 1

这个错误看起来是在使用 YOLOv5 进行物体检测时出现的。根据错误信息，看起来是在尝试将检测到的物体类别转换为类别名称时出现了 KeyError，也就是说出现了无法识别的类别标签。可能是因为模型训练时使用的类别标签与当前使用的不一致导致的。您可以检查一下模型训练时使用的类别标签和当前使用的类别标签是否一致，并进行调整。

相关问题

yolov5 detect不出现fusing layers

您好！对于YOLOv5，融合层（fusing layers）是指将不同尺度的特征图进行融合以提高目标检测的准确性。在YOLOv5的实现中，融合层被称为"PANet"（Path Aggregation Network），主要用于处理不同尺度的特征图。

如果您在使用YOLOv5时发现没有出现融合层，可能有以下几种原因：
1. 版本问题：请确保您使用的是YOLOv5的最新版本，因为早期版本可能没有包含融合层。
2. 配置问题：检查您的配置文件，确保正确设置了相关参数，如`--panet`选项。
3. 数据集问题：融合层的效果通常在多尺度目标检测任务中更为明显，因此请确保您的训练数据集包含多尺度的目标实例。

如果您有更具体的问题或者需要进一步的帮助，请提供更多细节，我将尽力协助您解决问题！

yolov5 卡在fusing layers

如果 YOLOv5 卡在 fusing layers，有可能是因为模型的输入大小不支持 fusing layers。您可以尝试更改输入大小，或者尝试使用不同的模型或优化器来解决此问题。此外，您还可以检查您的硬件资源，如 GPU，确保它们能够处理模型。如果问题仍然存在，建议您查看 YOLOv5 的文档或寻求相关社区的帮助。