YoLo4 训练时报错FileNotFoundError

本文讲述了作者在使用YOLO4训练神经网络时遇到的文件夹标签问题,由于图片命名包含括号导致错误,通过批量修改文件名和使用ren函数解决,并探讨了可能导致的其他错误原因。

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  前几天,想要用YoLo4去训练一个识别猫狗的神经网络的时候,每次训练的时候都会疯狂报错。

(注:文件夹Annotations是我存放标签文件的地方)

    就很纳闷,在我疯狂尝试下,发现如果把标签文件删到只剩下一个的时候,程序就正常运行。但,如果我的标签文件的数量大于或等于二的时候,程序就会报错。

   最后,在查询众多资料,还有一个善良的师兄的帮助下,终于找到了问题所在。

  我在收集狗和猫的照片之后,我是直接将图片全选,然后利用电脑为图片批量命名的方式去命名的,所以,我的图片命完名之后带有括号,即以下形式。

     然后,程序就会一直报错。但只要你把名字中的括号去掉之后,就ok了,就不会再报错。那如何将括号去掉呢?这就需要利用到Windows系统的ren函数了,具体可看下面这篇文章,虽然有点麻烦,但亲测有效。

https://zhuanlan.zhihu.com/p/346463688https://zhuanlan.zhihu.com/p/346463688  另外,报FileNotFoundError的错误,除了我以上这种情况,还有可能是因为你存放标签文件的文件夹中的标签文件对应的图片的顺序与你存放图片的文件夹的图片的顺序不一样。

     可能还会有什么神奇的原因也会导致这种情况,知道的小伙伴也可以在评论区留言哦。

### 解决YOLO v11模型安装找不到模型的问题 当遇到无法找到特定版本的 YOLO 模型(如 v11 版本),通常是因为本地环境中未下载该模型文件或路径配置不正确。以下是处理此问题的方法: #### 1. 确认模型存在并已正确下载 确保目标检测框架支持所使用的具体版本,并确认所需模型确实存在于官方仓库或其他可信源中。对于 YOLOv11,可以访问其 GitHub 页面获取最新发布的预训练权重链接。 如果尚未下载,则需按照文档说明执行相应命令来完成下载操作。例如,在 Python 中可以通过如下方式加载 ONNX 格式的 YOLOv11 模型[^1]: ```python import onnxruntime as ort from pathlib import Path model_path = 'path/to/yolov11.onnx' if not Path(model_path).exists(): raise FileNotFoundError(f"{model_path} does not exist.") session = ort.InferenceSession(model_path, providers=['CPUExecutionProvider']) ``` #### 2. 配置环境变量与依赖库 某些情况下可能由于缺少必要的运行依赖而导致程序报错提示找不到指定版本的模型。此应仔细阅读项目 README 文件中的安装指南部分,确保所有必需组件均已成功安装。 特别注意的是,`onnxruntime` 是用来解析和执行 ONNX 模型的重要工具包之一;因此建议先验证是否已经正确安装了适当版本的 `onnxruntime` 库。 #### 3. 使用正确的 API 或 CLI 参数调用 在实际开发过程中往往不是直接通过命令行界面(CLI) 来调用 YOLO 的功能函数,而是在应用程序内部借助编程接口(API),比如利用 PyTorch、TensorFlow深度学习框架所提供的高级封装方法来进行预测任务[^4]。所以应当检查代码逻辑里是否有误写成旧版API 调用形式从而造成兼容性错误。 另外也要留意传递给这些 API/CLI 工具的相关参数设置是否准确无误,尤其是涉及到模型名称、路径等方面的信息。 #### 4. 更新至最新稳定发行版 考虑到软件迭代更新较快的特点,有开发者可能会忽略掉一些细微却重要的改动细节,进而引发不必要的麻烦。故推荐定期关注官方公告以及社区反馈动态,及升级到最新的稳定发布版本以获得更好的用户体验和支持服务。
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