1 问题分析

在使用mmdetection2.0框架训练目标检测模型时候，出现IndexError: list index out of range错误，具体内容如下图，首先从这个错误的类型我们可以看出是索引超过了列表的长度，导致IndexError错误。

1.1 尝试解决错误：第一次

根据这个错误，很容易想到是否是类别写的不正确，于是去检查如下三个文件：

mmdetection/mmdet/datasets/voc.py：中的CLASSED变量对应的类别是否正确
mmdetection/mmdet/core/evaluation/class_names.py：voc_classes()函数返回的类别是否正确
mmdetection/configs/_base_/models/retinanet_r50_fpn.py：中num_classes对应的类别数是否正确

结果反复检查了好几遍，还是没有解决这个问题，当然如果你遇到这个问题，很可能就是因为类别写的不对，你一定要仔细、仔细、仔细检查。

1.2 尝试解决错误：第二次

自己解决不了，于是就去逛github mmdetection的官网，然后乖乖查看issues，issues中好多说是类别的问题，还有一个人说是学习率太大导致的，我一脸迷惑，信以为真，就尝试了一下（参考）

ONE YEARS LATER

一顿尝试，最终还是不行，错误重现！！！

2 我的问题解决方式

我最开始编译的mmdetection环境路径为：

/home/shl/shl/mmdetection

但是我后面训练自己的另外一个数据集的时候，是直接把这个编译好的mmdetection拷贝一份出来，会出一定的问题，比如：

cp -r mmdetection mmdetection_clothes

然后在/home/shl/shl/mmdetection_clothes中修改类别，但是最终还是会去：/home/shl/shl/mmdetection/mmdet下面读取类别信息，用pip list 可以查看到mmdetection的路径

(mmdetection) shl@zfcv:~/shl/mmdetection$ pip list
Package                Version             Location
---------------------- ------------------- -------------------------
absl-py                0.9.0
addict                 2.2.1
cachetools             4.1.0
certifi                2020.4.5.1
chardet                3.0.4
click                  7.1.2
cycler                 0.10.0
Cython                 0.29.19
Flask                  1.1.2
future                 0.18.2
google-auth            1.17.2
google-auth-oauthlib   0.4.1
grpcio                 1.29.0
idna                   2.9
importlib-metadata     1.6.1
itsdangerous           1.1.0
Jinja2                 2.11.2
kiwisolver             1.2.0
Markdown               3.2.2
MarkupSafe             1.1.1
matplotlib             3.2.1
mmcv                   0.5.5
mmdet                  2.0.0+d9c8f14       /home/shl/shl/mmdetection    # 这里可以看到，mmdetection_clothes训练时还是在这里调用mmdet下的类别相关信息
numpy                  1.18.4
oauthlib               3.1.0
opencv-python          4.2.0.34
pandas                 1.0.4
Pillow                 7.1.2
pip                    20.0.2
protobuf               3.12.2
pyasn1                 0.4.8
pyasn1-modules         0.2.8
pycocotools            2.0
pyparsing              2.4.7
python-dateutil        2.8.1
pytz                   2020.1
PyYAML                 5.3.1
requests               2.23.0
requests-oauthlib      1.3.0
rsa                    4.6
scipy                  1.4.1
seaborn                0.10.1
setuptools             46.4.0.post20200518
six                    1.15.0
tensorboard            2.2.2
tensorboard-plugin-wit 1.6.0.post3
terminaltables         3.1.0
torch                  1.5.0
torchvision            0.6.0
tqdm                   4.46.1
urllib3                1.25.9
Werkzeug               1.0.1
wheel                  0.34.2
yapf                   0.30.0
zipp                   3.1.0
(mmdetection) shl@zfcv:~/shl/mmdetection$

所以最后的解决方式，在/home/shl/shl/mmdtection这个原始的路径下修改类别，然后训练，不要拷贝出来一份！我就是想训练多个数据集才这样干的，至于后面有没有什么解决方式，我再尝试！

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