yolov5 6.1训练遇到的问题

解读YOLO v7的代码(三)损失函数 对Yolov7的代码进行分析,研究其正样本生成机制以及损失函数 阅读详情

项目场景:

yolov5 6.1训练遇到的问题

问题描述

raise AttributeError("module {!r} has no attribute "
AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘int’

原因分析:

numpy版本太高,下一个低版本即可

解决方案:

pip install numpy==1.21 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

问题描述

indices.append((b, a, gj.clamp_(0, gain[3] - 1), gi.clamp_(0, gain[2] - 1))) image, anchor, grid indicesRuntimeError: result type Float can’t be cast to the desired output type long int

解决方案:

修改loss.py
大概第173行修改

 gain = torch.ones(7, device=targets.device).long()  # normalized to gridspace gain
[完全解决yolov5权重6.0与之前版本不兼容问题]Can‘t get attribute ‘SPPF‘ on emodule ‘models.common‘ 有很多实例程序用的是yolov53.0的训练程序,但是现在作者已经将版本更新到了6.0/6.1,那么在官方文档下载的权重就无法使用之前的程序训练了,即会出现报错: 这是由于yolo团队在6.0版本中加入了SPPF模块,但是之前版本中权重不包含这部分信息,所以才会报错。所以要在model文件夹中的common.py文件中重新加入这部分代码。接着再在文件顶端加上调用的语句: import warnings SPPF代码复制在下面: class SPPF(nn.Mo... 阅读详情

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