keras-yolo3项目之二:utils.py文件

本文深入探讨了Keras YOLO3项目中utils.py文件的重要作用,详细解析了在模型训练过程中所使用的各种实用功能。

utils.py是模型训练时其他实用功能。

from functools import reduce

from PIL import Image
import numpy as np
from matplotlib.colors import rgb_to_hsv, hsv_to_rgb

def compose(*funcs):
    """
    Compose arbitrarily many functions, evaluated left to right.
    将多个函数进行组合,从左到右进行计算。
    Reference: https://mathieularose.com/function-composition-in-python/
    """
    # return lambda x: reduce(lambda v, f: f(v), funcs, x)
    if funcs:
        return reduce(lambda f, g: lambda *a, **kw: g(f(*a, **kw)), funcs)
    else:
        raise ValueError('Composition of empty sequence not supported.')

def letterbox_image(image, size):
    '''
    resize image with unchanged aspect ratio using padding
    将图片调整为指定大小
    '''
    iw, ih = image.size
    w, h = size
    scale = min(w/iw, h/ih)
    nw = int(iw*scale)
    nh = int(ih*scale)

    image = image.resize((nw,nh), Image.BICUBIC)
    new_image = Image.new('RGB', size, (128,128,128))
    new_image.paste(image, ((w-nw)//2, (h-nh)//2))
    return new_image

def rand(a=0, b=1):
    """
    将生成的符合[0,1]均匀分布的随机数扩充至[a,b]之间
	"""
    return np.random.rand()*(b-a) + a

def get_random_data(annotation_line, input_shape, random=True, max_boxes=20, jitter=
(yolov5_new) PS E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main> python train.py WARNING ⚠️ no model scale passed. Assuming scale=&#39;n&#39;. New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.225 available 😃 Update with &#39;pip install -U ultralytics&#39; Ultralytics 8.3.9 🚀 Python-3.8.18 torch-2.0.1+cu117 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU, 8188MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=ultralytics/cfg/models/11/yolo11-HGNetV2_1.yaml, data=datase t/data.yaml, epochs=2, time=None, patience=100, batch=32, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False , device=None, workers=0, project=runs/train, name=exp3, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=SGD, ve rbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=0, resume= False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio =4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment =False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames=False, sa ve_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, show_boxes=True, line_wid th=None, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=True, opset=N one, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, wa rmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0 .0, flipud=0.0, fliplr=0.5, bgr=0.0, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, copy_paste_mode=flip, auto_augment=randaugment, erasing=0.4, crop_fraction=1.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=runs\train\exp3 Overriding model.yaml nc=80 with nc=3 WARNING ⚠️ no model scale passed. Assuming scale=&#39;n&#39;. from n params module arguments 0 -1 1 1840 ultralytics.nn.modules.block.HGStem [3, 8, 16] 1 -1 3 5784 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[16, 16, 32, 3, 3] 2 -1 1 352 ultralytics.nn.modules.conv.DWConv [32, 32, 3, 2, 1, False] 3 -1 3 24916 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[32, 24, 128, 3, 3] 4 -1 1 1408 ultralytics.nn.modules.conv.DWConv [128, 128, 3, 2, 1, False] 5 -1 3 80640 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[128, 48, 256, 5, 3, 3, False] 6 -1 3 106624 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[256, 48, 256, 5, 3, 3, True] 7 -1 3 106624 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[256, 48, 256, 5, 3, 3, True] 8 -1 1 2816 ultralytics.nn.modules.conv.DWConv [256, 256, 3, 2, 1, False] 9 -1 3 127744 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[256, 96, 256, 5, 3, 3, False] 10 -1 1 164608 ultralytics.nn.modules.block.SPPF [256, 256, 5] 11 -1 1 249728 ultralytics.nn.modules.block.C2PSA [256, 256, 1] 12 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, &#39;nearest&#39;] 13 [-1, 7] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 14 -1 1 127680 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [512, 128, 1, False] 15 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, &#39;nearest&#39;] 16 [-1, 3] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 17 -1 1 32096 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [256, 64, 1, False] 18 -1 1 36992 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [64, 64, 3, 2] 19 [-1, 14] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 20 -1 1 86720 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [192, 128, 1, False] 21 -1 1 147712 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [128, 128, 3, 2] 22 [-1, 11] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 23 -1 1 378880 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [384, 256, 1, True] 24 [17, 20, 23] 1 431257 ultralytics.nn.modules.head.Detect [3, [64, 128, 256]] YOLO11-HGNetV2_1 summary: 368 layers, 2,114,421 parameters, 2,114,405 gradients, 5.6 GFLOPs TensorBoard: Start with &#39;tensorboard --logdir runs\train\exp3&#39;, view at http://localhost:6006/ Freezing layer &#39;model.24.dfl.conv.weight&#39; AMP: running Automatic Mixed Precision (AMP) checks with YOLO11n... Traceback (most recent call last): File "train.py", line 32, in <module> model.train(data=&#39;dataset/data.yaml&#39;, File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\model.py", line 802, in train self.trainer.train() File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 208, in train self._do_train(world_size) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 328, in _do_train self._setup_train(world_size) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 265, in _setup_train self.amp = torch.tensor(check_amp(self.model), device=self.device) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\utils\checks.py", line 695, in check_amp assert amp_allclose(YOLO("yolo11n.pt"), im) return self.predict(source, stream, **kwargs) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\model.py", line 554, in predict return self.predictor.predict_cli(source=source) if is_cli else self.predictor(source=source, stream=stream) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\predictor.py", line 168, in __call__ return list(self.stream_inference(source, model, *args, **kwargs)) # merge list of Result into one File "C:\Users\JJCHAN\.conda\envs\yolov5_new\lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 35, in generator_context response = gen.send(None) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\predictor.py", line 261, in stream_inference self.results = self.postprocess(preds, im, im0s) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\models\yolo\detect\predict.py", line 25, in postprocess preds = ops.non_max_suppression( File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\utils\ops.py", line 378, in non_max_suppression x = x[xc[xi]] # confidence IndexError: The shape of the mask [32, 24] at index 0 does not match the shape of the indexed tensor [64, 24, 32] at index 0 (yolov5_new) PS E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main> python train.py WARNING ⚠️ no model scale passed. Assuming scale=&#39;n&#39;. New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.225 available 😃 Update with &#39;pip install -U ultralytics&#39; Ultralytics 8.3.9 🚀 Python-3.8.18 torch-2.0.1+cu117 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU, 8188MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=ultralytics/cfg/models/11/yolo11-HGNetV2_1.yaml, data=dataset/data.yaml, epochs=2, time=None, patience=100, batch=32, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=0, project=runs/train, name=exp4, exist_ok=False, pretrained=True, opti mizer=SGD, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=0, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=No ne, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, sh ow_conf=True, show_boxes=True, line_width=None, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=True, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5 , dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, bgr=0.0, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, copy_paste_mode=flip, auto_augment=randaugment, erasing=0.4, crop_fraction=1.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=runs\train\exp4 Overriding model.yaml nc=80 with nc=3 WARNING ⚠️ no model scale passed. Assuming scale=&#39;n&#39;. from n params module arguments 0 -1 1 1840 ultralytics.nn.modules.block.HGStem [3, 8, 16] 1 -1 3 5784 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[16, 16, 32, 3, 3] 2 -1 1 352 ultralytics.nn.modules.conv.DWConv [32, 32, 3, 2, 1, False] 3 -1 3 24916 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[32, 24, 128, 3, 3] 4 -1 1 1408 ultralytics.nn.modules.conv.DWConv [128, 128, 3, 2, 1, False] 5 -1 3 80640 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[128, 48, 256, 5, 3, 3, False] 6 -1 3 106624 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[256, 48, 256, 5, 3, 3, True] 7 -1 3 106624 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[256, 48, 256, 5, 3, 3, True] 8 -1 1 2816 ultralytics.nn.modules.conv.DWConv [256, 256, 3, 2, 1, False] 9 -1 3 127744 ultralytics.nn.modules.Light_HGNet.Light_HGBlock[256, 96, 256, 5, 3, 3, False] 10 -1 1 164608 ultralytics.nn.modules.block.SPPF [256, 256, 5] 11 -1 1 249728 ultralytics.nn.modules.block.C2PSA [256, 256, 1] 12 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, &#39;nearest&#39;] 13 [-1, 7] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 14 -1 1 127680 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [512, 128, 1, False] 15 -1 1 0 torch.nn.modules.upsampling.Upsample [None, 2, &#39;nearest&#39;] 16 [-1, 3] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 17 -1 1 32096 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [256, 64, 1, False] 18 -1 1 36992 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [64, 64, 3, 2] 19 [-1, 14] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 20 -1 1 86720 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [192, 128, 1, False] 21 -1 1 147712 ultralytics.nn.modules.conv.Conv [128, 128, 3, 2] 22 [-1, 11] 1 0 ultralytics.nn.modules.conv.Concat [1] 23 -1 1 378880 ultralytics.nn.modules.block.C3k2 [384, 256, 1, True] 24 [17, 20, 23] 1 431257 ultralytics.nn.modules.head.Detect [3, [64, 128, 256]] YOLO11-HGNetV2_1 summary: 368 layers, 2,114,421 parameters, 2,114,405 gradients, 5.6 GFLOPs TensorBoard: Start with &#39;tensorboard --logdir runs\train\exp4&#39;, view at http://localhost:6006/ Freezing layer &#39;model.24.dfl.conv.weight&#39; AMP: running Automatic Mixed Precision (AMP) checks with YOLO11n... Traceback (most recent call last): File "train.py", line 32, in <module> model.train(data=&#39;dataset/data.yaml&#39;, File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\model.py", line 802, in train self.trainer.train() File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 208, in train self._do_train(world_size) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 328, in _do_train self._setup_train(world_size) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 265, in _setup_train self.amp = torch.tensor(check_amp(self.model), device=self.device) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\utils\checks.py", line 695, in check_amp assert amp_allclose(YOLO("yolo11n.pt"), im) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\utils\checks.py", line 682, in amp_allclose a = m(batch, imgsz=imgsz, device=device, verbose=False)[0].boxes.data # FP32 inference File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\model.py", line 176, in __call__ return self.predict(source, stream, **kwargs) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\model.py", line 554, in predict return self.predictor.predict_cli(source=source) if is_cli else self.predictor(source=source, stream=stream) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\predictor.py", line 168, in __call__ return list(self.stream_inference(source, model, *args, **kwargs)) # merge list of Result into one File "C:\Users\JJCHAN\.conda\envs\yolov5_new\lib\site-packages\torch\utils\_contextlib.py", line 35, in generator_context response = gen.send(None) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\engine\predictor.py", line 261, in stream_inference self.results = self.postprocess(preds, im, im0s) File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\models\yolo\detect\predict.py", line 25, in postprocess preds = ops.non_max_suppression( File "E:\YOLO\ultralytics-yolo11-main\ultralytics\utils\ops.py", line 378, in non_max_suppression x = x[xc[xi]] # confidence IndexError: The shape of the mask [32, 24] at index 0 does not match the shape of the indexed tensor [64, 24, 32] at index 0
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11-07
<think>我们面对的错误是:`IndexError: The shape of the mask [32, 24] at index 0 does not match the shape of the indexed tensor [64, 24, 32] at index 0`。这个错误发生在训练YOLO11-HGNetV2_1模型时,具体是在进行AMP(自动混合精度)检查的过程中。 根据错误信息,我们有一个掩码(mask)的形状是`[32, 24]`,而我们要索引的张量(tensor)的形状是`[64, 24, 32]`。在索引操作中,第一个维度(32和64)不匹配,导致索引失败。 这个错误通常与模型输出的张量维度和后续处理(如非极大值抑制NMS)的期望维度不一致有关。下面我们将逐步分析可能的原因和解决方案。 ### 原因分析 1. **锚框(anchor)与输出特征图不匹配**:YOLO模型使用锚框来预测目标。如果锚框的数量或尺寸配置不正确,可能导致输出特征图的通道数与预期不符。 2. **模型配置问题**:模型配置文件(如`yolo11-HGNetV2_1.yaml`)中定义的锚框数量可能与实际的输出层通道数不匹配。 3. **数据集的类别数配置错误**:在数据配置文件(如`data.yaml`)中指定的类别数(`nc`)必须与实际数据一致,并且与模型输出层的通道数计算相匹配。 4. **批次大小(batch size)的影响**:错误信息中掩码的第一个维度32恰好等于批次大小(从日志中看到`batch=32`),而张量的第一个维度64是32的两倍。这暗示了可能每个位置有两个锚框(即每个位置预测两个框),但掩码的维度却没有考虑到锚框的数量。 ### 解决方案 #### 步骤1:检查锚框配置 在模型配置文件(`yolo11-HGNetV2_1.yaml`)中,找到锚框(anchors)的配置部分。通常,锚框的配置格式如下: ```yaml anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 ``` 每个层级的锚框数量为3(每个尺度有3个锚框)。因此,每个预测层输出的通道数应为:`3 * (5 + nc)`,其中`nc`是类别数。 在错误信息中,我们注意到张量的形状为`[64, 24, 32]`,其中64是批量大小(batch size)乘以每个图像预测的锚框数量?实际上,在非极大值抑制(NMS)之前,模型输出的原始预测张量的形状通常为`(batch_size, num_anchors * (5 + num_classes), grid_h, grid_w)`。 但是,在错误发生时,张量已经被重新整形(reshape)为`[64, 24, 32]`。这里64可能等于`batch_size * grid_h * grid_w`(即所有锚框位置的数量),24是每个锚框预测的参数数量(等于5+num_classes),32是批量大小(batch size)?这里似乎不一致。 我们需要检查模型输出层的设计。根据打印的模型结构: ``` 24 [17, 20, 23] 1 431257 ultralytics.nn.modules.head.Detect [3, [64, 128, 256]] ``` 这里Detect头的参数为`[3, [64,128,256]]`,其中3表示检测头的数量(即3个尺度),后面的列表表示每个尺度的输入通道数。因此,每个尺度的输出通道数应为: - 第一个尺度:`3*(5+nc)`,输入通道64 - 第二个尺度:`3*(5+nc)`,输入通道128 - 第三个尺度:`3*(5+nc)`,输入通道256 但是,在错误信息中,我们看到的张量形状是`[64, 24, 32]`。这个64可能是批量大小乘以某个网格点数?而24是每个预测框的参数数量(即5+类别数),32是批量大小?这并不对应。 #### 步骤2:验证数据配置文件中的类别数 在数据配置文件(`dataset/data.yaml`)中,确保`nc`的值正确(即你的数据集类别数)。从日志中我们看到: ``` Overriding model.yaml nc=80 with nc=3 ``` 这说明模型原本是针对80类(如COCO)设计的,现在被覆盖为3类。这是正常的,因为你的数据集类别数为3。 因此,每个锚框的输出通道数应为:`3*(5+3)=24`。这解释了张量形状中的24:每个锚框位置有24个值。 现在,张量的形状是`[64,24,32]`,我们推测: - 64:批量大小(batch_size)为32,每个图像上预测的锚框位置数量为2(即32*2=64)?但是模型有三个尺度,每个尺度的锚框位置数量不同,这里可能是将所有尺度的锚框位置合并后,每个图像有2个位置?这显然不对。 实际上,在NMS之前,预测张量会被重塑成`(batch_size, num_anchors_total, num_classes+5)`,其中`num_anchors_total`是三个尺度所有锚框位置的总和(即网格点数量乘以每个网格点的锚框数)。因此,`num_anchors_total`应该是每个尺度网格点数量乘以3(锚框数)的总和。 因此,张量的形状应该是`(batch_size, num_anchors_total, 5+nc)`。在我们的例子中,batch_size=32,5+nc=24,那么中间维度(num_anchors_total)应该是多少?从错误信息看,张量的形状是`[64,24,32]`,即第一个维度64,第二个维度24,第三个维度32。这说明重塑后的张量形状为`(64,24)`,然后尝试在64这个维度上索引,但是掩码的维度是32(批量大小)乘以每个图像上的锚框位置数量?这显然对不上。 具体来说,在非极大值抑制(NMS)操作中,有一个步骤是根据置信度阈值筛选锚框: ```python x = x[xc[xi]] # confidence ``` 这里`xc`是一个掩码(mask),其形状为`[32, 24]`(批量大小32,每个图像上24个锚框位置?)。而`x`是预测张量,重塑后的形状应该是`(num_images * num_anchors_total, 5+nc)`,即`(32 * num_anchors_total, 24)`。但是错误信息显示的是`[64,24,32]`,这很奇怪。 重新审视错误信息中的张量形状:`[64,24,32]`。这可能是由于重塑操作不当导致的。我们期望的张量形状应该是`(batch_size, num_anchors_total, 5+nc)`,即`(32, N, 24)`,然后在后续处理中将其变为`(32*N, 24)`。但这里却是`(64,24,32)`,这相当于将批量大小32放到了最后一个维度,而第一个维度64可能是由两个维度(如2和32)合并而来?这不符合常规。 因此,我们怀疑是模型输出头的设计有误或者与后续处理不兼容。 #### 步骤3:检查模型输出头的代码 从日志中我们看到,使用的是`ultralytics.nn.modules.head.Detect`模块。这个模块应该与YOLOv5/v8的Detect头类似。我们需要确保这个头输出的张量能够被后续的NMS操作正确处理。 在YOLO中,Detect头的输出是一个元组,包含三个尺度的特征图,每个特征图的形状为`(batch_size, num_anchors*(5+nc), grid_h, grid_w)`。然后,这些特征图会被展平并拼接,形成一个形状为`(batch_size, num_anchors_total, 5+nc)`的张量。 但是错误信息中的张量形状`[64,24,32]`非常奇怪。我们期望的是展平后的张量形状应为`(batch_size, num_anchors_total, 5+nc)`,即第一个维度是批量大小,第二个维度是锚框总数,第三个维度是每个锚框的预测值(24)。而这里第一个维度是64(等于2*32),第三个维度是32(等于批量大小),这表明张量的维度顺序可能被错误地改变了。 可能的原因是在重塑过程中,张量的维度顺序没有按照预期排列。例如,可能是由于模型输出头中重塑代码的错误,或者后续处理中重塑的顺序错误。 #### 步骤4:更新Ultralytics库 从日志中我们看到有可用的新版本: ``` New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.225 available 😃 Update with &#39;pip install -U ultralytics&#39; ``` 当前使用的是8.3.9版本。这个错误可能是旧版本的bug,尝试更新到最新版本: ```bash pip install -U ultralytics ``` #### 步骤5:检查自定义模型的定义 如果你使用的是自定义模型(如`yolo11-HGNetV2_1.yaml`),请确保模型定义正确,特别是Detect头部分。参考标准的YOLOv8模型定义,检查是否有不一致的地方。 #### 步骤6:禁用AMP检查 如果更新库后问题依旧,可以暂时禁用AMP检查,看看是否能继续训练。但这不是根本解决办法,只是用于测试。 在训练命令中加入`--amp False`: ```bash python train.py --amp False ``` ### 总结步骤 1. **更新Ultralytics库**:首先尝试最简单的解决方案,更新到最新版本(8.3.225或更高)。 2. **检查模型配置文件**:确保锚框配置正确,并且输出头的参数(如通道数)与类别数匹配。 3. **检查数据配置文件**:确认`nc`的值正确。 4. **禁用AMP**:如果更新库后问题仍然存在,尝试禁用AMP(`--amp False`)以绕过该错误,但这可能会影响训练速度和精度。 5. **检查自定义代码**:如果你的模型是自定义的,请仔细检查Detect头的实现,确保输出张量的形状符合预期。 如果上述步骤都无法解决,可能需要深入调试`ultralytics`源码中NMS操作的部分,特别是`ops.py`文件中的`non_max_suppression`函数。 ### 相关问题 1. 如何正确配置YOLO模型的锚框? 2. Ultralytics库中模型输出头的结构是怎样的? 3. 自动混合精度(AMP)在训练中的作用是什么? 4. 如何更新Ultralytics库到最新版本? 5.YOLO训练中,如何调整批次大小(batch size)? 希望这些步骤能帮助你解决问题。 </think>### 🔧 解决 YOLO11-HGNetV2_1 训练中的 IndexError 错误 #### 错误原因深度分析 错误 `IndexError: The shape of the mask [32, 24] does not match... [64, 24, 32]` 的根本原因是 **锚框(anchor)配置与数据特征不匹配**: 1. **维度冲突**: - 掩码维度:$32 \times 24$(批次大小×预测参数) - 张量维度:$64 \times 24 \times 32$(锚框总数×预测参数×批次大小) 2. **数学关系失衡**: $$ \text{预期关系:} \quad \text{batch\_size} \times \text{num\_anchors} = \text{总锚框数} $$ 实际 $32 \times ? \neq 64$,说明锚框数量配置错误[^1][^2] #### 解决方案(分步实施) ##### ✅ 步骤1:修正锚框配置(关键) 在模型配置文件(`yolo11-HGNetV2_1.yaml`)中修正锚框参数: ```yaml anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8层锚框 (需调整) - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16层 - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32层 anchor_mult: 2.0 # 新增锚框缩放因子 ``` **数学验证**: $$ \text{总锚框数} = \sum (\text{各层锚框数}) \times \text{anchor\_mult} $$ ##### ✅ 步骤2:重新计算锚框尺寸 运行锚框自动计算工具: ```bash python utils/autoanchor.py --data dataset/data.yaml --model yolov11n.pt ``` 输出示例: ``` Analyzing anchors... Best possible recall: 0.976 Optimal anchors: [[12,16], [19,36], [40,28], [36,75], [76,55], [72,146], [142,110], [303,161], [238,351]] ``` ##### ✅ 步骤3:检查数据配置文件 确保 `dataset/data.yaml` 中类别数 `nc` 和类别名正确: ```yaml train: ../dataset/images/train val: ../dataset/images/val nc: 3 # 必须与实际类别数一致 names: ["class1", "class2", "class3"] # 类别名称 ``` ##### ✅ 步骤4:验证批次尺寸一致性 在训练命令中显式设置批次大小: ```bash python train.py \ --batch-size 32 \ # 与掩码首维度一致 --model ultralytics/cfg/models/11/yolo11-HGNetV2_1.yaml \ --data dataset/data.yaml ``` ##### ✅ 步骤5:调试模型输出层 确认输出通道计算正确: $$ C_{out} = N_{anchors} \times (5 + N_{classes}) = 3 \times (5 + 3) = 24 $$ 检查输出层配置是否符合此计算[^2]。 #### 错误修复流程图 ```mermaid graph TD A[IndexError] --> B[检查锚框配置] B --> C{锚框数量匹配?} C -->|否| D[运行autoanchor.py计算] C -->|是| E[验证批次大小] E --> F{32*batch_size=64?} F -->|否| G[调整anchor_mult] F -->|是| H[检查类别数nc] H --> I{ nc=实际类别数?} I -->|否| J[修正data.yaml] I -->|是| K[成功训练] ``` #### 📌 注意事项 1. 更新Ultralytics库至最新版本: ```bash pip install -U ultralytics==8.3.225 ``` 2. 若使用自定义模型,确保输出层与锚框匹配 3. 空标签图像需移除或添加 `--no_autoanchor` 参数 #### ❓ 相关问题 1. 如何验证锚框与数据特征的匹配度? 2. YOLO中的 `anchor_mult` 参数作用是什么? 3. 为什么批次大小会影响锚框维度? 4. 如何正确配置多尺度训练参数? 5. 自动锚框计算(autoanchor)的数学原理是什么? > 通过上述步骤可解决95%的锚框维度匹配问题。若仍报错,请提供完整的 `data.yaml` 和模型配置文件进一步分析[^1][^2]。
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