AssertionError: No labels found in D:/NOMALWORK/studying/biyesheji/NEU-DET/my_yolo_dataset/val/labels.\
时间: 2023-10-02 21:10:46 浏览: 72
This error indicates that there are no label files present in the specified directory "D:/NOMALWORK/studying/biyesheji/NEU-DET/my_yolo_dataset/val/labels".
To resolve this error, you need to make sure that the label files for your validation set are present in the correct directory. These label files should have the same name as the corresponding image files and have the extension ".txt".
If the label files are missing, you need to create them using a labeling tool and save them in the correct directory.
If the label files are present but in a different directory, you need to update the path in your code to point to the correct directory.
相关问题
No labels found in /opt/C/v8-main/ultralytics/models/yolo/detect/datasets/UCAS_AOD/labels.cache, can not start training.
问题解决的方法是通过修改代码,确保在指定的文件夹中包含了正确的图像数据和标注信息。具体来说,需要创建两个文件夹:images和labels,并在这两个文件夹中分别创建train和val文件夹。然后,将图像数据和标注信息分别放置在对应的文件夹中。在训练时,修改yaml文件,将train和val的路径指向正确的文件夹。这样就可以解决"No labels found"的问题了。\[2\]
此外,需要注意的是,YOLOv5模型在小任务上的精度与YOLOv4大致相同,但在较大的任务上,YOLOv4的性能更高。因此,如果对精度要求不是特别高,YOLOv5是一个适合部署在边缘设备上的选择。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [一步真实解决AssertionError: train: No labels in /xxx/xxx/xxx/datasets/VOC_To_YOLO/train.cache.](https://blog.csdn.net/Thebest_jack/article/details/125647537)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [使用yolov5时出现“assertionerror:no labels found in */*/*/JPEGImages.cache can not train without ...](https://blog.csdn.net/llh_1178/article/details/114528795)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
AssertionError: train: No labels in /media/db306/data/zxs/jianmo/yolov5-master/train/image.cache. Can not train without labels.
这个错误是由于训练数据中缺少标签导致的。在训练YOLOv5模型时,每个图像都需要对应的标签文件,以指示模型应该检测哪些物体以及它们的位置。
请确保训练数据集中的每个图像都有对应的标签文件,并且标签文件的格式正确。标签文件通常是与图像文件具有相同名称但具有不同扩展名(例如.jpg和.txt)的文件。标签文件应该包含每个物体的类别和边界框坐标等信息。
如果您确认数据集中存在标签文件,但仍然出现此错误,请检查标签文件的内容和格式是否正确。确保每个标签文件都与相应的图像文件匹配,并且没有任何格式错误。
如果问题仍然存在,请提供更多详细信息,例如您使用的训练代码、数据集结构以及数据集示例,以便我们可以更好地帮助您解决问题。
相关推荐
![7z](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083312.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)