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4 OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP..
1 no label found
解决(1):train与val的位置不对。可以在 ./data下查看自己定义的 .yaml文件中的文件目录写错了没有。标准格式如下 (train 与val分别代表训练与验证集)
train:./dataset/car/images/train/
val: ./dataset/car/images/val/
解决(2):查看在utils/dataloader.py的中的
# Define label paths as a function of image paths
sa, sb = f'{os.sep}images{os.sep}', f'{os.sep}labels{os.sep}'
return [sb.join(x.rsplit(sa, 1)).rsplit('.', 1)[0] + '.txt' for x in img_paths]
第一句 sa和sb,表示图像路径和标签路径中的文件夹分隔符。
第二句 先将图像路径根据sa进行分割,然后用sb替换,再根据文件扩展名进行替换为 .txt。
注意 有的标签在labelimg过程中的存储形式是xml.txt 此时要将.txt改为.xml.txt
解决(3):重命名训练集合与验证集合 参考博客YOLOv5训练数据提示No labels found_no labels found in val set, can not compute metric-CSDN博客
2 响应时间太慢 无法连接主机
原因 :可能是标注字体没有下载下来
解决 :可预先将标注字体下载下来,粘贴到项目目录中
3 页面太小 无法操作问题
解决(1):将utils/general.py的 NUM_THREARD改为1
注意:可先将general的NUM_THREARD改为1,等程序train完成后 恢复原来NUM_THREARD的值 进行delect验证
解决(2):程序中的num_worker改为0或1
解决(3):高级系统设置分配虚拟内存 参考博客yolov5训练时报错 OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 Error loading “D:\Anaconda\envs\..._训练lora的时候显示页面文件太小-CSDN博客
4 OMP: Hint This means that multiple copies of the OpenMP..
在import os后面加上(类似的解决问题网上一搜一大堆
import os
os.environ["KMP_DUPLICATE_LIB_OK"]="TRUE
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