YOLOv5训练数据提示No labels found、with_suffix使用、yolov5训练时出现WARNING: Ignoring corrupted image and/or label
YOLOv5训练数据提示No labels found【亲测yolo加载label文件只需要修改img2label_paths
函数改变就可以加载到label文件了】
仔细看下数据加载、处理的文件datasets.py,发现有一句会根据第2步中images文件夹的位置找到对应labels文件夹:
YOLOv5加载标签的地方在datasets.py
中的这个地方,我们修改一下加载label的路径为自己的label放置位置就好。
在这个img2label_paths
函数中,我们的修改如下:【因为我们是label和img放在同一个文件夹下的,所以我们直接修改完后缀名就好了】
with_suffix(suffix) 替换扩展名,返回新的路径,扩展名存在则不变
修改后缀名也可以使用with_suffix(suffix)
,但是这个方法要导入 Path('/hidog/text.tar.gz')
类,
YOLOv5中是这样使用的,在检查cache文件的时候使用了
- 【cache会一直到执行检查数据文件,里面有nc、nf等可以在控制台显示数据是否被发现、丢失、损坏等,比如输入图片是yolo处理不了的raw图片的时候就会nc+=1累计,最后在控制台打印】
YOLOv5中.replace()
函数的使用
yolov5中是这样使用到的
yolov5训练时出现WARNING: Ignoring corrupted image and/or label
在使用yolov5训练数据集时,出现如下警报
WARNING: Ignoring corrupted image and/or label
我们debug顺序排查找到警告的地方发现
原因是我输入的图像是YOLOv5处理不了的.raw
格式的图像,这里我们选择将.raw
自己私下转为.png
或者.tif
图像再上传就可以了。
参考:Python标准库之pathlib
参考:yolov5训练时出现WARNING: Ignoring corrupted image and/or label
YOLOv5训练数据提示No labels found
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