YOLOv9【训练+训练过程中的报错处理】

本文介绍了YOLOv9的目标检测模型训练过程,包括论文简介、训练前的环境搭建和数据集准备。在训练过程中,作者遇到了文件定位错误和依赖包版本不匹配的问题,并给出了详细的解决办法,如修改配置文件、降低依赖包版本等。文章还分享了训练时可能遇到的显存不足问题及解决策略,并提到了模型大小对训练的影响。

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科技发展的速度真的是很快呀!YOLOv8还没有捂热,YOLOv9就出来了,先一睹为快!

论文:https://arxiv.org/pdf/2402.13616.pdf (YOLOv9: Learning What You Want to Learn
Using Programmable Gradient Information

代码 Github:https://github.com/WongKinYiu/yolov9

资源:https://download.youkuaiyun.com/download/A__MP/88908327

一 :【论文简貌】

1.1 指标/参数比较图MS COCO 数据集
在这里插入图片描述
1.2 性能对比表
在这里插入图片描述
其他的细节,可以去论文中看看,感觉改的东西还是挺多的,下面直接进行训练部分。

二:【YOLOv9训练】

写在前面:YOLOv9的训练文件(train.py)设计与YOLOv5是非常相似的,所以如果你使用过YOLOv5的话,操作YOLOv9的训练还是很简单的。

【2.1 训练前准备】

2.1.1 虚拟环境搭建

关于这部分操作前面我写过一篇文章,可以看看,这次调试YOLOv9的时候,我顺着走了一遍,问题不大,只不过YOLOv8变YOLOv9,链接如下。

搭建虚拟环境:https://blog.youkuaiyun.com/A__MP/article/details/136331757

2.1.2:数据集准备

我测试过了,数据集的文件目录与YOLOv8一致,是可以进行训练的。也就是说,如果你前一段时间在玩YOLOv8,你完全可以将你的数据集“移植过来”,只需要改变一下你的data.yaml中的路径。

当然,你也可以使用YOLOv5的数据集文件目录格式,也是可以行得通的。这么说吧,这两种是互通的,在YOLOv8上我试过了,不过我建议使用YOLOv8的格式,比较规整和舒服。

**数据集准备:**https://blog.youkuaiyun.com/A__MP/article/details/136411203

(注意:因为这篇重点讲训练过程,所以前两个过程分享了两个链接,麻烦了。)

【2.2:训练】准备好就可以开始训练了!!

2.2.1 打开项目,并安装依赖包

首先,利用Pycharm打开下载好的YOLOv9项目。看右下角所处的虚拟环境是否是自己设置的,如果不是,请修改回来。 https://blog.youkuaiyun.com/A__MP/article/details/136357068 这个链接中的前两步。

注意:使用pip install -r requirements.txt 下载依赖包的时候有时候会下载的很慢(十几KB/s),这个时候可以使用镜像源来辅助下载。

常用的镜像源有以下几种

### YOLOv8 训练阶段常见报错及其解决方案 #### 1. 数据加载错误 数据集配置不当可能导致无法正常读取图片或标签文件。确保数据路径设置无误,且遵循官方指定的数据结构。 对于自定义数据集,需编写对应的`.yaml`文件来描述训练/验证图像位置及类别名称列表[^1]。 ```yaml train: ./data/images/train/ val: ./data/images/test/ nc: 80 names: ['person', 'bicycle', ... ] ``` 当遇到因路径不对引发的IO异常时,仔细核对上述配置项是否准确指向本地磁盘上的资源目录;另外注意检查权限问题以免造成访问失败。 #### 2. GPU内存不足 如果显卡VRAM容量不足以容纳当前批次大小(batch size),则会触发CUDA out-of-memory(OOM)错误。降低batch size或者减少输入分辨率可以有效缓解此状况。 调整超参数前先通过命令行工具查询GPU状态: ```bash nvidia-smi ``` 依据实际情况修改配置文件内的相应字段以适应硬件条件限制[^2]: ```python # yolov8/hyp.scratch.yaml ... batch_size: 16 -> batch_size: 8 # 减半批处理量试试看效果如何 imgsz: [640, 640] # 或者缩小图片尺寸至更小规模比如320x320 ``` #### 3. 权重初始化失败 预训练权重下载中断或是网络连接不稳定都可能引起模型加载时报错。建议重新获取官方发布的checkpoint并确认其完整性后再继续执行后续操作。 此外,在迁移学习场景下选用合适的骨干网(pretrained backbone)也至关重要——它不仅影响收敛速度还关系到泛化能力的好坏[^3]. #### 4. 损失函数发散(loss diverge) 观察日志输出发现loss数值急剧增大直至变为无穷大(NaN),这通常暗示着梯度爆炸现象的发生。针对这种情况可采取以下措施加以应对: - 缩减初始学习率(learning rate); - 启用梯度裁剪机制; - 增加正则化强度(regularization strength). 具体实现方式参见源码中关于优化器(optimizer)部分的设定: ```python optimizer = { type='AdamW', lr=0.001, weight_decay=0.0001, } ``` #### 5. 验证指标异常(validation metrics abnormality) 即使训练误差逐渐下降但测试集上表现却不尽人意,则可能是过拟合所致。此时应考虑引入更多样化的增强手段(augmentation techniques)如随机翻转、旋转和平移等变换增加样本多样性;亦或者是适当扩大验证频率以便及时捕捉潜在风险点. 同时保持良好的实验记录习惯有助于快速定位问题根源所在. ---
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