MMdetection3.0 报错data[‘category_id‘] = self.cat_ids[label] IndexError: list index out of range

最新推荐文章于 2025-03-25 16:03:49 发布
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分类专栏： MMdetection python 深度学习 文章标签： MMdetection3.0
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/MZYYZT/article/details/134723063
用户在使用MMdetection3.0训练NWPU-VHR-10数据时，遇到Faster-rcnn模型训练错误。已尝试修改数据设置如num_classes和类标签，但listindexoutofrange问题依然存在。求助于将NWPU-VHR-10转为COCO格式过程中可能存在的问题。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

MMdetection3.0 问题报错data[‘category_id’] = self.cat_ids[label] IndexError: list index out of range

痛苦，希望各位大佬看到后可以指教一下：
问题：在使用MMdetection3.0 训练NWPU-VHR-10数据时，使用Yolov3模型可以正常训练测试，但是当使用Faster-rcnn模型训练的时候，一直如下图所示错误。
1、按照网上各种修改意见修改了数据num_classes,也将原始文件的coco数据集下面的classes、pattle等参数作了修改，但是就是在其他模型可以，在faster-rcnn上面报如下图所是错误。
2、数据集是将NWPU-VHR-10数据集转换成了coco数据集格式进行训练的。

在这里插入图片描述

coco 数据集_手把手教你如何用SOLOV2训练自己的数据集
weixin_39607473的博客
11-23 1080
title: 手把手教你如何用SOLOV2训练自己的数据集 date: 2020-07-24 14:59:11 category: 默认分类 本文介绍 手把手教你如何用SOLOV2训练自己的数据集 <!-- more -->手把手教你如何用SOLOV2训练自己的数据集本文由林大佬原创，转载请注明出处，来自腾讯、阿里等一线AI算法工程师组成的QQ交流群欢迎你的加入: 1037662480...
【深度学习】【mmdetection】PolarMask
Hana
03-05 3602
【mmdetection】PolarMask代码运行 官方代码：https://github.com/xieenze/PolarMask 官方论文解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/84890413 代码运行 创建环境 conda create -n open-mmlab python=3.7 -y conda activate open-mmlab conda ins...
MMdetection训练验证时报错： data[‘category_id‘] = self.cat_ids[label] IndexError: list index out of range
m0_61102347的博客
01-11 3220
这是由于配置文件类别与coco.py文件里面类别不一致造成的。 \解决办法：将自己的配置文件，如D:\mmdetection-master\configs\faster_rcnn\faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py中的classes=（..）与D:\mmdetection-master\mmdet\datasets\coco.py中的CLASSES=(...)对应即可。 ...
MMdetection验证时报错data[‘category_id‘] = self.cat_ids[label] IndexError: list index out of range
qq_33596242的博客
12-22 1698
问题描述，当我用mmdetect或者mmyolo训练自己的数据时，训练的时候不会报错，测试的时候就会报错。解决方法如下： 不太完美的解决方法：https://blog.csdn.net/qq_36810398/article/details/116994577 完美的解决方法如下：我的配置文件继承了另外一个配置文件。不管有没有继承其他配置文件，代码默认使用的事coco的pipeline。 我们需要加入下图中的变量： 最后把这个变量metainfo传进dataloader中就可以解决问题：
mmdetection 测试时报错 data[‘category_id‘] = self.cat_ids[label] IndexError: list index out of range
ZZZZ_Y_的博客
11-14 1125
修改自己的config文件，在test_dataloader的dataset里面加上metainfo，设置为自己的类别即可。使用自己的数据集，格式为coco格式，类别和coco.py里面不一致导致报错。
DEBUG | mmdetection测试报错data[‘category_id‘]=self.cat_ids[label] IndexError:list index out of range
南瓜派三蔬
05-18 7981
文章目录1. 现象2. 解决办法3. 可能的原因 1. 现象 我自己实际有 1 个类别，但是套用coco数据集80个类别的pipeline。 测试的时候，有时候是yolo模型，有时候是faster-rcnn模型，都遇到过。训练的时候正常，在val上推断的时候就会报错： data['category_id'] = self.cat_ids[label] IndexError: list index out of range 2. 解决办法 找到相关配置文件,修改其中的 conf_thres 阈值，有
mmdetection测试报错，data[‘category_id‘] = self.cat_ids[label]IndexError: list index out of range
qq_38018994的博客
01-05 6785
mmdetection测试报错，data['category_id'] = self.cat_ids[label] IndexError: list index out of range
IndexError: list index out of range。什么意思，怎么解决
最新发布
05-25
- **mmdetection 测试报错 `data[&#39;category_id&#39;] = self.cat_ids[label] IndexError: list index out of range`** - **原因**: 类别数量设定不当，导致索引溢出[^3]。 - **解决方法**: 调整配置文件内的置信度阈值...
mmyolo尝试
tingwods的博客
06-14 696
这是base.py的源码，地址是/home/lsw/miniconda3/envs/mmyolo/lib/python3.8/site-packages/mmdet/models/detectors/base.py。
Swin-Transformer-Object-Detection环境搭建训练流程及问题
weixin_41868417的博客
02-25 4863
一、背景 Swin-Transformer（Swin代表移位窗口shifted window）可以作为计算机视觉的通用backbone。它的github网址是Swin-Transformer，然后它有好几种应用： Getting Started For Image Classification, please see get_started.md for detailed instructions. For Object Detection and Instance Segmentation, please
mmdetection训练出现：IndexError: list index out of range 错误
求真、务实
07-01 8743
@[to](mmdetection训练出现：IndexError: list index out of range 错误文章目录：) 我的环境： Ubuntu18.04 TorchVision: 0.6.0 OpenCV: 4.2.0 MMCV: 0.5.5 MMDetection: 2.0.0+d9c8f14 MMDetection Compiler: GCC 7.5 MMDetection CUDA Compiler: 10.2 训练的模型是：Retinanet #1 问题分析 在使用mmdet
使用MMDetection测试模型时，发生data[‘category_id‘] = self.cat_ids[label]的报错问题的解决方案
olderth的博客
03-25 369
我自己的数据类别只有一个，在训练时并没报错，但在测试的时候报错了。我在网上搜索解决方案时大多数回答都是修改mmdetection/mmdet/datasets/coco.py文件中的类别数量。我自己也尝试了但没有解决，还是报这个错误。然后之前在使用官方文档安装mmdet时，官方有两种方案：而我在配置环境时，使用了mim install mmdet安装mmdetection，但我的代码也是在官方的源码上跑的，我每次修改的也是mmdetection中的文件。然后我就想是不是测试时导入的是第三方的mmdet。
解决使用MMDetection训练模型时，data[‘category_id‘] = self.cat_ids[label]报错问题
Mr_CatY的博客
10-25 312
值写修改成自己的类别即可（4类别）。
MMDetection报错IndexError: class `CocoDataset` in mmdet/datasets/coco.py: list index out of range
qq_27717389的博客
07-31 830
该报错可能是由于coco.py里的一个类CocoDataset中的class_name和palette数量和训练的数据集对不上。我的报错原因是数据集有80个类别，而palette中只有70个。
mmdetection自定义数据集进行训练
xiangxianghehe的博客
05-04 9622
mmdetection对coco数据优先支持。所以在开始之前建议把自己数据修改为标准的coco格式，各种类型数据转coco格式脚本见：转换工具箱。 第一步当然是定义数据种类，需要修改的地方在mmdet\datasets。 在这个目录下新建一个文件，例如:my_data.py，然后把coco.py的内容复制过来，修改class类名为MyDataset最后把CLASSES的那个tuple改为自己数...
YOLO v5给数据打标时报错 IndexError：list index out of range 解决办法
lucaihua的博客
11-25 1369
YOLO v5给数据打标时报错 IndexError：list index out of range 解决办法
利用mmdetection训练自己数据集过程error解决汇总
QQ992281036的博客
09-21 5177
主要记录mmdetection上使用swin transformer为backbone的Mask R-Cnn模型训练自己COCO格式数据的bug及相应解决方法，仅作分享。
mmdetection初学问题（个人）
weixin_44733311的博客
03-28 779
1、（已解决）数据集json文件格式错误：缺少{ } ]等符号、缺少categories类。
【环境配置】记录使用MMdetection过程中遇到的错误
Gorgeous_wxd
09-25 1742
mmdetection训练出现：IndexError: list index out of range 错误 仔细检查如下三个文件： 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.
anaconda IndexError: list index out of range
02-26
### 解决Anaconda环境中遇到的`IndexError: list index out of range`错误 当在Anaconda环境中运行程序时，如果遇到了`IndexError: list index out of range`这样的异常提示，这通常意味着尝试访问列表中不存在的索引位置。此问题可能由多种原因引起，在不同场景下解决方案也有所不同。 对于TensorFlow库中的GPU加速配置出现问题的情况，可以考虑更新或重新安装CUDA工具包以及cuDNN库来确保其版本与所使用的TensorFlow版本兼容[^1]。然而，这种特定类型的索引越界错误更可能是由于数据预处理不当或是模型定义过程中的逻辑缺陷所致。 针对YOLOv5训练期间发生的此类错误，具体表现为mmdetection框架下的coco_metric模块试图获取超出范围的类别ID标签。这类情况往往是因为预测结果的数量少于预期，导致无法正确映射到预先设定好的分类集合上。为了修正这个问题，建议仔细检查输入图像尺寸的一致性和标注文件的质量，确认所有目标框都位于图片边界之内，并且没有任何缺失或者多余的标记项存在[^2]。 另外一种情形是在使用LabelMe软件编辑标签的过程中触发了同样的异常状况。通过调整源码中关于读取JSON格式项目的方式——即增加对空数组特殊情况的支持并优化循环结构内的条件判断语句——能够有效防止因意外中断而导致的应用崩溃现象发生[^3]。 综上所述，要彻底解决上述提到的各种形式的`IndexError: list index out of range`问题，可以从以下几个方面入手： - **审查代码逻辑**：确保每次访问序列成员之前已经对其长度进行了充分验证； - **清理和标准化数据集**：去除不完整的样本记录，统一各类属性字段的表现形式； - **升级第三方依赖组件至最新稳定版**：保持开发环境内各部分之间的良好协作关系； - **调试模式下逐步排查潜在隐患点**：利用断点跟踪执行流程直至定位确切故障源头。 ```python try: # Your code that may raise an exception here. except IndexError as e: print(f"Caught an error: {e}") finally: pass # Optional cleanup actions can be placed here. ```
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