MMDet: ValueError: need at least one array to concatenate

最新推荐文章于 2025-05-06 19:27:33 发布
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#python #pytorch #mmdet #mmlab

本文解决了mmdet中因遵循教程而导致的数据集配置问题，通过直接复制并修改配置文件的方式，成功避免了ValueError异常。
最低0.47元/天 解锁文章
mmdetection报错ValueError: need at least one array to concatenate
zf_14159265358979的博客
07-15 2243
ValueError: need at least one array to concatenate
MMDetection ：ValueError:need at least array to concatenate（多种解决方法）
m0_68336543的博客
12-27 998
1.若使用Label Studio 标注categories 类别id从0开始，且需更改图片路径，。2.若使用labelme 标注，categories 类别id从1开始，二，检查json文件，lab。在哪修改更快我也迷糊了，哈哈。一，更改coco.py。
使用mmdetection框架训练自己的数据集
知北行的博客
05-19 1万+
1. 数据集准备 mmdet的数据集支持 coco格式和 voc 格式, 但 voc 格式官方只自带了少量网络模型文件, 所以推荐使用 coco 格式的数据集 2. 修改mmdet/core/evalution/class_names.py和mmdet/datasets/coco.py中的标签为自建数据集的类别 class_names.py修改如下函数: coco.py修改如下函数: 重要： 修改完 class_names.py 和 voc.py 之后一定要重新编译代码，否则验证输出仍然为原类别，且训练
报错ValueError: need at least one array to concatenate mmdet
乐趣是人为构建的，构建是一种莫大的乐趣。
07-12 1905
https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/3628 这是在open-mmlab使用当中遇到的一个问题。 config稍微有点不合适就会报这样那样的错。
ValueError: need at least one array to concatenate
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W.S.Yin的博客
08-15 1万+
ValueError: need at least one array to concatenate for mmdetection原因：解决办法： 原因： 数据集路径不对 data_root = ‘/data/dota/’ 解决办法： 路径改为：data_root = ‘data/dota/’ ok
mmseg 数据集设置bug记录！！ValueError: need at least one array to concatenate
qq_43661601的博客
08-30 556
ValueError: need at least one array to concatenate
【BUG】mmdetection ValueError: need at least one array to concatenate
最新发布
想当咸鱼的猫
05-06 584
【代码】【BUG】mmdetection ValueError: need at least one array to concatenate。
GaitSet：test阶段出现错误 （ValueError: need at least one array to concatenate==）
qq_28034749的博客
03-23 1188
最近，尝试了复现GaitSet 开源代码 gaitset 论文：https://arxiv.org/abs/1811.06186 gaitset代码：https://github.com/AbnerHqC/GaitSet/blob/master/model/utils/data_loader.py 在进行测试时，test出现错误 尝试了博主：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21464351/article/details/109546421 推荐的方法，发现依旧会报错。 然
MMdetection学习笔记：ValueError: need at least one array to concatenate
Maud_Dowley的博客
05-12 6277
。 本人在用mmdetection训练自己数据集的时候，出现ValueError: class `EpochBasedTrainLoop` in mmengine/runner/loops.py: class `CocoDataset` in mmdet/datasets/coco.py: need at least one array to concatenate这个问题，一直不能解决，网上找了很多相关的问题，大部分都说是数据集标签class与/home/ubuntu18/mmdetection-mast
[BUG-mmdetection]ValueError_ need at least one array to concatenate
qq_43507356的博客
01-06 558
解决：在mmdet/datasets/coco.py文件中，metainfo里的classes字段内容要与coco格式的json文件的categories[‘name’]对应。说明：自定义数据集转为coco，训练出错。
MMDetection运行报错 ValueError: need at least one array to concatenate
weixin_45622871的博客
05-21 357
我按照MMDetection注册自建数据集的流程进行了操作，考虑到可能是数据集未注册完全，所以查看了coco.py文件，修改后正常运行。注册数据集不对应，需要看mmdetection/mmdet/datasets/coco.py，此文件中的类别要对应。这是我需要使用的实例类别，修改后可以正常运行。
mmdetection 错误ValueError: need at least one array to concatenate
u014496102的博客
12-15 3299
开始用的是coco_detection 后改成voc0712格式 ，可能是我coco类型的数据集格式不对
mmdetection遇到的错误，ValueError: need at least one array to concatenate
qq_45371620的博客
03-01 2618
发现数据集类的名称不一样 打开json文件找到categories 错误的配置 修改后与第一幅图上面的对应
提示ValueError: need at least one array to concatenate。
qq_51777262的博客
12-02 453
mmdetection报错。看这位博主的文章依旧报错。
mmdet 报错ValueError: need at least one array to concatenate
03-11
<think>嗯，用户遇到了mmdetection中的ValueError: need at least one array to concatenate报错问题，想要解决。我需要先理解这个错误的原因，然后根据提供的引用信息整理解决方案。 首先，这个错误通常发生在数据拼接时没有可用的数组，可能和数据集配置有关。根据引用[2]和[5]，问题可能出在类别名称的配置上。比如，mmdetection中的coco.py和class_names.py文件里的CLASSES没有正确设置。用户可能在使用自定义数据集时，没有正确修改这些文件中的类别名称，或者格式不对，比如单类别时没有加逗号。 另外，引用[3]提到即使修改了相关文件，可能还是需要重新安装mmdetection，因为缓存或者旧版本的问题。安装步骤是克隆仓库并重新安装。引用[4]和[5]则强调了data_root、metainfo等配置是否正确，特别是在数据集的配置文件中是否添加了metainfo字段。 综合这些信息，解决方案应该包括检查配置文件中的类别设置是否正确，尤其是单类别时的逗号问题，确保数据集路径和元信息正确，以及必要时重新安装mmdetection。此外，还需要注意训练框架中的num_classes是否匹配，如引用[2]中的第二个错误，调整检测头的类别数。 用户可能需要一步步排查，从配置文件开始，确认每个环节是否正确，最后再考虑重装。同时，生成相关问题可以帮助用户进一步优化或理解问题根源，比如数据集格式验证或环境配置的问题。</think>### 解决方案：解决`ValueError: need at least one array to concatenate`报错 #### 1. **检查数据集配置文件** - **修改类别名称格式**：在自定义数据集时，若为单类别，需确保`CLASSES`定义末尾添加逗号，例如：`CLASSES = ('airport',)`。否则会被解析为字符串而非元组，导致类别匹配错误[^2][^3]。 - **添加`metainfo`字段**：在数据集的配置文件（如`coco_detection.py`）中，需显式声明`metainfo`： ```python data_root = 'data/coco/' metainfo = {'classes': ('airport',)} # 单类别需加逗号 train_dataloader = dict( dataset=dict( metainfo=metainfo, # 关键配置 ann_file='annotations/instances_train.json', data_prefix=dict(img='train/') ) ) ``` 引用[4][^4]和[5][^5]均强调此步骤的重要性。 #### 2. **同步修改相关代码文件** - **更新`class_names.py`**：在`mmdet/core/evaluation/class_names.py`中，修改`coco_classes()`函数的返回值，确保与自定义类别一致： ```python def coco_classes(): return ['airport', ] # 单类别需加逗号 ``` - **修正`coco.py`**：在`mmdet/datasets/coco.py`中调整`CLASSES`定义，例如： ```python CLASSES = ('airport',) # 元组格式 ``` 引用[2]指出此操作可避免类别数量不匹配的问题。 #### 3. **重新安装mmdetection** - 若修改配置文件后仍报错，可能是旧版本代码缓存导致。尝试重新安装： ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection pip install -v -e . ``` 引用[3][^3]通过此方法解决了同类问题。 #### 4. **验证检测头与数据集类别一致性** - 在模型配置文件中（如`faster_rcnn_r50_fpn.py`），确保检测头的`num_classes`与数据集类别数一致： ```python model = dict( roi_head=dict( bbox_head=dict(num_classes=1) # 单类别设为1 ) ) ``` 引用[2][^2]提到`num_classes`不匹配会引发`AssertionError`。 --- ### 相关问题 1. **如何验证mmdetection数据集的加载是否正确？** - 可通过可视化工具（如`tools/analysis_tools/browse_dataset.py`）检查标注是否与图像对齐。 2. **多类别数据集配置时需要注意哪些细节？** - 需确保`CLASSES`元组顺序与标注文件中的`category_id`一致，且`num_classes`等于实际类别数。 3. **如何避免因环境缓存导致的配置失效？** - 使用`pip install -e .`以“开发模式”安装库，修改代码后无需重复安装。 4. **自定义数据集时如何正确处理`annotations`格式？** - COCO格式需包含`categories`字段，且`id`从1开始递增，与`CLASSES`顺序匹配。 --- 通过以上步骤，可系统性排查并修复`ValueError: need at least one array to concatenate`错误，确保数据流拼接正常。
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