python segment/train.py --data coco128-seg.yaml --weights yolov5s.pt --img 640 Traceback (most recent call last): File "segment/train.py", line 42, in <module> import segment.val as validate # for end-of-epoch mAP File "/home/sxj/opencv_yolov5/yolov5_7.0/segment/val.py", line 42, in <module> from models.common import DetectMultiBackend File "/home/sxj/opencv_yolov5/yolov5_7.0/models/common.py", line 28, in <module> from utils import TryExcept ImportError: cannot import name 'TryExcept' from 'utils' (/home/sxj/anaconda3/envs/yolo/lib/python3.7/site-packages/utils/__init__.py)什么问题怎么解决
时间: 2023-09-10 09:08:59 浏览: 98
看起来你的代码中使用了一个名为 TryExcept 的函数,但是 Python 解释器无法从 utils 模块中找到该函数。这可能是因为你的代码使用的是自己本地项目中的 utils 模块,而不是安装在系统中的公共 utils 模块。
你可以尝试在导入 TryExcept 函数的文件中添加以下代码,手动将项目目录添加到 Python 搜索路径中:
```python
import sys
sys.path.append('/path/to/your/project')
```
其中 `/path/to/your/project` 是你的项目目录路径。这样,Python 就能够找到你的 utils 模块中的函数了。
另外,你也可以检查一下 utils 模块中是否真的有 TryExcept 函数。如果没有,你需要修改你的代码,以使用正确的函数名。
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for i in `seq 2 15` do python3 image_crop.py --image_file ${dataroot}/$i/Ottawa-$i.tif --save_path ${save_folder}/train_image python3 image_crop.py --image_file ${dataroot}/$i/segmentation.png --save_path ${save_folder}/train_segment python3 image_crop.py --image_file ${dataroot}/$i/edge.png --save_path ${save_folder}/train_edge python3 image_crop.py --image_file ${dataroot}/$i/centerline.png --save_path ${save_folder}/train_centerline done
这是一个带有循环的 Bash 脚本,它的作用是对 `$dataroot` 目录下的 2-15 号 Ottawa-$i.tif 图像及其对应的 segmentation.png、edge.png 和 centerline.png 进行裁剪,将裁剪后的图像、分割图、边缘图和中心线图分别保存到 `${save_folder}/train_image`、`${save_folder}/train_segment`、`${save_folder}/train_edge` 和 `${save_folder}/train_centerline` 目录中。
yolov8-seg训练数据集
YOLOv8-seg训练数据集的介绍和演示如下:
1. 数据集准备:
- 首先,确保已经下载并安装了YOLOv8的数据集。可以使用以下命令下载数据集:
```shell
wget https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco128.zip
unzip coco128.zip
```
- 然后,将数据集文件夹移动到YOLOv8的数据目录中:
```shell
mv coco128 <YOLOv8数据目录的路径>
```
2. 数据集配置:
- 在YOLOv8的配置文件中,指定训练数据集的路径。打开`data/config_me.yaml`文件,并将`train`和`val`字段的`path`属性设置为数据集的路径:
```yaml
train: ../datasets/coco128/train.txt
val: ../datasets/coco128/val.txt
```
3. 训练模型:
- 使用以下命令开始训练YOLOv8-seg模型:
```shell
python train.py --task segment --mode train --model weights/yolov8n-seg.pt --data data/config_me.yaml --epochs 100 --batch 16 --device 0
```
4. 演示:
- 使用以下命令进行YOLOv8-seg模型的预测:
```shell
python predict.py --weights ../runs/train-seg/expm-e100-bs8-epochs-1/weights/best.pt --source ../datasets/images/test --data ../data/config_me.yaml
```