小白初学YOLOv8报错：ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)

最新推荐文章于 2024-11-20 21:53:39 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-20 21:53:39 发布 · 780 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#YOLO

用户在使用Yolov8时遇到错误，怀疑是由于最新官方代码的问题。他们计划回退到旧版本进行测试并反馈结果。
部署运行你感兴趣的模型镜像

第一次使用yolov8跑出错了。具体错误如截图所示：

   暂时还没找到很好的解决方法，看到网上有博客说是官方最新代码有误（我的日期为2023.10.24下载），等我回退版本后跑一下再来反馈。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Yolo-v5

Yolo-v5

Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

YOLOv8-OBB训练时报错：ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
qq_65356682的博客
07-15 916
X-AnyLabeling标注软件安装及使用dota数据集，voc数据集，coco数据集。以及报错No module named‘anylabeling‘的解决_x-anylabeling标注的多变形标签yolov8为什么使用不了-优快云博客。如果你是用X-anylabeling 标注的生成的dota数据集的话，那么是因为你配置的问题。yolov8-obb训练自己的数据集（标注，训练，推理，转化模型）-优快云博客。obb是一种旋转框的检测这种报错是因为数据集的问题。请严格按照如下流程进行数据集的配置。
在训练yolov8是总是出错，ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
zhou_18772780431的博客
01-26 3797
train: WARNING ⚠️ mydatas/images/IMG20231223152215_z9.jpg: ignoring corrupt image/label: [Errno 2] No such file or directory: 'mydatas/images/IMG20231223152215_z9.jpg'可以看到这个是相对路径，然后我就想着重新生成，生成绝对路径。有的说是标签的数据的小数点位数不一样导致的。然后我就将标签的数据小数点位数统一了一下。这个是我的标签生成代码。
成功解决：ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
m0_74890428的博客
11-06 3921
train.cache是由DataSet API创建的，当DataSet API在读取预处理数据时，它会将处理后的数据缓存到train.cache文件中，以加速训练过程。也就是说train.cache作为一个缓存文件，用于存储训练过程中的中间结果，加速后续训练速度。每个epoch结束后，train.cache都会记录模型的参数和优化器状态，以及训练集和验证集损失等信息。下一次训练，train.chache文件存在，就可以直接加载其中的信息，避免重新计算，从而提高训练的效率。
运行yolov8报错：ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
m0_46625631的博客
07-14 2549
把项目.yaml文件中的数据集路径改为绝对路径，删除label中之前生成的.cache文件后重新运行。
YOLOv8成功解决ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)以及 `No such file or directory等
weixin_60739794的博客
10-29 1万+
yolov8解决ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)以及No such file or directory: 'mydata\\images\\4.jpg'等问题
yolov8-seg dnn调用
qq_36401512的博客
02-23 1917
那问题会不会出在yolov8源码本身呢,我决定尝试在其前身yolov5的讨论区上找找我不信没人遇到这个问题。cv2.dnn.readNetFromONNX读取yolov8的onnx报错解决过程_opencvsharp.dnn.net.readnetfromonnx(onnxfile);里面报错不一致了dimension -837: [0, -837]改为了dimension -881: [0, -881]了，肯定哪里还要做调整。再看看yolov8的这段dnn推理代码果然没有同样的问题在。
Yolov3运行出现过的问题完美解决
qq_35407318的博客
07-08 2936
笔记描述问题一解决方法问题2解决方法问题3解决方法 描述 对于一个初学者，想要跑通程序并不容易，因为经常报错不知道怎么解决。接下来是我跑yolov3遇到的问题，以及解决方法。我花了两天时间才解决，哎，这是初学者的痛。 问题一 问题：TypeError: ‘NoneType’ object is not subscriptable 解决方法 因为targets为None，说明读取labels路径错误，修改路径即可。 问题2 问题：UserWarning: indexing with dtype torch.
PyTorch-YOLOv3训练自己的数据集–之–排坑指南
12-21
6. **解决ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)** 在训练第一个epoch时，如果在`test.py`中遇到此错误，可能是数据加载器返回的批次数据不匹配预期。检查数据预处理和数据加载器的设置，...
# ============================= # 零基础必看：enumerate 和 kwargs.items() 的必要性与使用场景 # ============================= # 一、为什么需要 enumerate？ # ------------------------------- # 场景：需要同时获取元素和它的位置编号时 # 必要性：避免手动维护索引变量，代码更安全简洁 # ✅ 场景1：带编号输出列表内容 # ------------------------------- fruits = ["苹果", "香蕉", "橘子"] # ❌ 传统写法（手动维护索引） print("== 传统写法（易出错） ==") index = 0 for fruit in fruits: print(f"第 {index + 1} 个水果: {fruit}") index += 1 # 手动累加容易忘记或写错 # ✅ 推荐写法（使用 enumerate） print("\n== 推荐写法（自动编号） ==") for i, fruit in enumerate(fruits, start=0): # start=1 表示从1开始编号 print(f"第 {i} 个水果: {fruit}") # enumerate 自动处理索引生成和分配，无需手动维护 # ✅ 场景2：修改特定位置的元素 # ------------------------------- words = ["cat", "window", "defenestrate"] # 修改所有偶数位（索引为奇数）的元素为大写 for i, word in enumerate(words): if i % 2 == 1: # 检查是否为奇数索引 words[i] = word.upper() # 直接修改原列表 print("\n修改后的列表:", words) # 二、为什么需要 kwargs.items()？ # ------------------------------- # 场景：处理任意数量的关键字参数 # 必要性：同时获取键和值，避免重复调用 dict[key] # ✅ 场景1：处理用户信息（任意字段） # ------------------------------- def print_user_info(**kwargs): """ 接收任意数量的关键字参数并打印 kwargs 是一个字典，包含所有传入的关键字参数 """ print("\n== 用户信息 == ") for key, value in kwargs.items(): # items() 同时获取键和值，避免重复调用 kwargs[key] print(f"{key}: {value}") # 调用函数（参数数量可变） print_user_info(姓名="小明", 年龄=25, 职业="程序员") # ✅ 场景2：验证配置项 # ------------------------------- def validate_config(config): """验证配置字典是否符合要求""" required_keys = {"username", "password"} # 必须字段 print("\n== 配置验证结果 == ") for key, value in config.items(): if key not in required_keys: print(f"⚠️ 警告：发现无效配置项 '{key}'") elif not value: print(f"❌ 错误：'{key}' 字段不能为空") # 测试配置（包含无效字段） config = {"username": "admin", "password": "", "host": "localhost"} validate_config(config) # 三、对比与总结 # ------------------------------- """ | 功能 | 使用场景 | 传统写法缺点 | 使用 enumerate/items 的优势 | |------|----------|--------------|----------------------------| | 获取索引和元素 | 需要位置编号时 | 手动维护索引变量 | 自动管理索引，代码更简洁 | | 遍历字典 | 需要键值对时 | 需要重复调用 dict[key] | 一次获取键和值，更高效安全 | | 修改元素 | 需要定位元素位置 | 容易索引错位 | 精准定位，避免错误 | """ # 四、常见错误提醒 # ------------------------------- # ❌ 错误1：忘记 .items() 直接遍历字典 # for key, value in config: # print(key, value) # 会报错：无法解包字典的键（只返回键，没有值） # ❌ 错误2：在不需要索引时滥用 enumerate # for i, fruit in enumerate(fruits): # 只需要元素时 # print(fruit) # 不必要地引入索引变量 i # ✅ 正确写法（不需要索引时） for fruit in fruits: print(fruit) 这个解释没说清楚，需要讲清楚他们两个是什么，以及为什么要用，怎么用，要求写在一个py文件中，并且每行都要注释清楚
最新发布
08-07
# 会报错：ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1) # ❌ 错误2：在不需要索引时滥用 enumerate # for i, fruit in enumerate(fruits): # print(fruit) # 不必要地引入了索引变量 i # ✅ ...
pycharm 训练YOLO模型时提示 ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)错误
Paul_kelin
11-29 5030
pycharm 训练YOLO模型时提示 true_positives, pred_scores, pred_labels = [np.concatenate(x, 0) for x in list(zip(*sample_metrics))] ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
As的博客
12-01 2756
原代码： #!/usr/local/bin/python3 try: import numpy as np except ImportError: print("numpy is not installed") sizes = [37, 5, 6]; print(sizes[-1]); result = zip(sizes[:-1], sizes[1:]); ll = len...
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0) （总有一种方法适合你）
热门推荐
原味炒酸奶
04-25 2万+
运行pycharm时，报错 b, g, r = cv2.split(img) #分割通道 ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0) 解决方案有三种（要求图片和...
【无标题】yolov8训练遇到ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
m0_74957057的博客
11-20 526
可能是因为xml转yolo要求的txt代码生成的文件保存的路径不完整，生成的mydata下的三个txt里面的文件路径不完整。注：一定要把路径和类别改成自己的，这里我的类别是fall。总结：涉及到路径引用，最好都要绝对路径，尽量避免相对路径。运行训练指令的时候出现找不到图像文件的报错。修改代码后生成完整路径。
训练yolov8-pose遇到“ValueError:not enough values to unpack(expected 3,got 0)”问题
m0_51803560的博客
10-16 249
把lable目录下的train.cashe缓存删去再重新训练就好了。
YOLOv3编译错误（１）：ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1)
weixin_40227656的博客
04-17 1544
YOLOv3编译错误（１）：ValueError: not enough values to unpack (expected 2, got 1) 系统环境：Ubuntu18.04＋u版yolov3＋自制378张数据集 执行命令：python train.py --data data/voc2007.data --weights weights/yolov3-tiny.conv.15 --cfg cfg/yolov3-tiny.cfg --epochs 10 --device 1 错误提示：Valu.
YOLOv7训练报错ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
XDYZM的博客
07-10 3436
YOLOv7训练报错ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
【YOLOV7】not enough values to unpack (expected 3, got 1)
马甲都掉光了
02-26 2340
在autodl上训练的时候出现这个问题，本地跑是ok的。报错在dataloader那个位置，应该是数据集的问题。尝试把cache删掉重新生成，还是会有warning。估计是下数据集的时候文件损坏了？重新下了一遍数据集，再次运行就ok了。
解决ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)报错的问题
m0_57832734的博客
03-29 795
我的解决方案是从txt文件内容入手，原因是txt文件的后四个坐标没有进行归一化，也就是不在[0,1]的范围内，导致出错，看了很多csdn代码，归一化部分都被一笔带过，所以没重视，后面想起来才知道这个原因。最近在使用yolov5训练模型做毕设，这个问题困扰了我很久。后面调了图片的宽高来对txt进行归一化才解决。
运行celery 遇到的问题 ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
weixin_64638001的博客
09-05 426
2. 然后启动celery的时候加多一个 eventlet 的参数。在学习celery的时候， 需要用到celery异步处理库。在使用这个库运行的时候，突然报了这个错误。1、先在电脑上，pip安装这个库。检查了代码都是最简单的参数。3、关掉服务重新运行下。重启一下生产者就OK了。
yolov10报错ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)
03-29
<think>嗯，用户遇到了YoloV10中的ValueError，提示“not enough values to unpack (expected 3, got 0)”。首先，我需要回忆一下类似的错误在YOLO系列其他版本中出现的情况，比如YOLOv5或YOLOv8。根据用户提供的引用，之前的问题多与标签文件格式有关，比如归一化后的数据有负数，或者类别标签未正确转换，导致解析时参数不足。 首先，这个错误通常发生在代码试图解包三个值，但实际得到的是空值。在YOLO的训练流程中，标签文件的处理是关键一步。可能的原因包括： 1. **标签文件格式错误**：每个标签行的数据应该包含类别编号和四个归一化后的坐标值。如果某一行数据缺失或格式不正确，就会导致解包失败。比如，用户可能在使用Labelme等工具转换标签时，生成的.txt文件格式不符合要求，比如缺少字段或数据数量不足。 2. **归一化问题**：YOLO要求坐标必须归一化到0-1之间，并且不能为负数。如果转换脚本处理时没有正确进行归一化，导致数值超出范围或出现负数，就会引发错误。例如引用[2]中提到归一化后的数据有负数导致同样的问题。 3. **类别编号错误**：类别应该用整数表示，而不是字符串。如果标签文件中类别是字符串（如“person”），而不是对应的整数（如0），解析时会出错。引用[5]提到需要将类别名称转化为整数。 4. **路径问题或空标签文件**：标签文件路径错误，或者某些标签文件为空，导致读取时无法获取有效数据。引用[4]提到修改路径后问题解决，说明路径正确性很重要。 接下来，我需要一步步引导用户检查这些可能的原因。首先建议用户检查标签文件的格式是否符合YOLOv10的要求，确保每行有五个数值，类别在前，接着是四个坐标。然后，确认归一化是否正确，坐标是否在0-1之间，没有负数。此外，验证类别是否为整数，而非文本。还要检查标签文件路径是否正确，是否存在空文件。如果这些都没问题，可能需要检查数据加载部分的代码是否有变动，或者版本兼容性问题。 此外，用户提到使用了自己编写的转换脚本，这可能引入错误。建议用户使用官方推荐的标注工具（如X-AnyLabeling）或验证现有脚本的正确性。例如引用[3]中提到的X-AnyLabeling工具可能有助于生成正确格式的标签。 最后，如果问题依旧存在，建议用户提供更详细的错误堆栈信息，以便更精准地定位问题所在。可能还需要检查数据集配置文件（如.yaml文件）中的路径和类别是否正确，以及确保所有依赖库的版本兼容。</think>### YOLOv10报错`ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)` 解决方案 此错误通常由 **标签文件格式错误** 或 **数据归一化问题** 引起。以下是逐步排查和解决方案： --- #### 1. 检查标签文件格式 YOLO系列模型要求标签文件满足以下条件： - 每行表示一个目标，格式为：`类别编号 x_center y_center width height` - 所有数值需归一化到 `[0,1]` 范围内 - 类别编号必须是整数，不能为负数或字符串 **常见问题示例**： ```txt # 错误示例（非归一化/格式错误） cat 0.5 0.5 0.3 0.3 # 类别应为整数，而非"cat" 0 500 300 200 100 # 数值未归一化（假设图像尺寸为1000x600） 0 0.5 -0.5 0.3 0.3 # 坐标出现负数 ``` **解决方法**： 1. 使用脚本验证标签文件： ```python import os def check_label_file(label_path, img_width, img_height): with open(label_path, &#39;r&#39;) as f: for line in f.readlines(): parts = line.strip().split() if len(parts) != 5: print(f"错误：行数据不足 {line}") cls, x, y, w, h = map(float, parts) if not (0 <= x <=1 and 0 <= y <=1 and 0 <= w <=1 and 0 <= h <=1): print(f"错误：坐标超出范围 {line}") ``` 2. 确保转换脚本正确处理归一化： ```python # 归一化示例（假设图像尺寸为img_w x img_h） x_center = (x_min + x_max) / 2 / img_w y_center = (y_min + y_max) / 2 / img_h width = (x_max - x_min) / img_w height = (y_max - y_min) / img_h ``` --- #### 2. 验证数据集配置文件 确保数据配置文件（如`data.yaml`）中的路径和类别正确： ```yaml # 正确示例 train: ./images/train val: ./images/val names: 0: cat 1: dog ``` --- #### 3. 检查标注工具和脚本 - **避免使用自定义脚本**：优先使用官方推荐的标注工具（如[X-AnyLabeling](https://github.com/vietanhdev/anylabeling)）生成标签文件[^3] - **验证标签文件非空**：确保所有标签文件至少包含一个有效目标 --- #### 4. 检查数据加载代码 在YOLOv10的`dataset.py`中，定位报错位置（通常是`labels, shapes, self.segments = zip(...)`），检查： 1. 标签加载时是否过滤了空文件 2. 数据增强逻辑是否破坏数据格式 --- #### 5. 其他可能原因 - **版本兼容性**：确认使用的Ultralytics库版本支持YOLOv10 - **硬件问题**：尝试设置`workers=0`排除多线程问题[^4] ---
评论 3
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值