ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1 and ****(YOLO网络检测问题)

最新推荐文章于 2025-07-07 09:04:20 发布
最新推荐文章于 2025-07-07 09:04:20 发布
阅读量1.4w 收藏 9
点赞数 4
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 深度学习
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_27871973/article/details/84063000
在进行YOLO网络检测时遇到ValueError，原因是训练时类别与测试时类别数量不一致。错误源于txt文件中类别定义存在空字符串，导致实际类别数计算错误。解决方案是确保txt文件（如voc_classes.txt）在Notepad++下正确编辑，避免空格或空字符串影响类别计数。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

yolo网络检测时错误解决，Yolo等网络测试时出现以下错误：

错误原因：类别class维度不匹配错误，比如训练时类别是五类，测试的时候不是五类，就会出现这种错误，自己的训练时五类，测试是三类。

原因解决：其实自己在编辑model_data下的voc_classes.txt时，使用的是txt编辑的，没有使用Notepad++，导致txt文档中编辑的三类，其实中间有空字符串，在yolo中的train.py读取训练类别时导致类别增加。比如：

txt下格式

Notepad++下的格式应该为： 

Notepad++下正确格式
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
Python常见错误
weixin_51154380的博客
06-25 690
Python常见错误 ##1、 解析错误:未定义的控制序列 parse error: Undefined control sequence 2、出现这样的错误一般是voc_classnames.txt或者其他一些地方没有改成自己的东西 ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1 and 27. Shapes are [1,1,1024,255] and [27,1024,1,1]. for 'Assign_360
【YOLOv8十万长文优化】独家魔改优化技巧+附20余个源码手把手教程
热门推荐
cv君的博客
08-01 2万+
【YOLOv8十万长文全解】v8 v9通用。独家魔改优化技巧+附20余个源码手把手教程; Hello，大家好，我是cv君，最近开始在空闲之余，经常更新文章啦！除目标检测、分类、分隔、姿态估计等任务外，还会涵盖图像增强领域，如超分辨率、画质增强、降噪、夜视增强、去雾去雨、ISP、海思高通成像ISP等、AI-ISP、还会有多模态、文本nlp领域、视觉语言大模型、lora、chatgpt等理论与实践文章更新，更新将变成一周2-3更，一个月争取10篇，重回创作巅峰
tensorflow2 ValueError: slice index 0 of dimension 0 out of bounds.
一二说
04-28 1381
问题描述 Traceback (most recent call last): File "E:\PythonProjects\cotton5\main.py", line 19, in <module> train.start() File "E:\PythonProjects\cotton5\train.py", line 38, in start self.start_train() File "E:\PythonProjects\cotton5\train.p
ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal
qq_45504119的博客
05-21 2843
今天重新训练yolo的时候出现了这个报错 ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1 and 21. Shapes are [1,1,1024,24] and [21,1024,1,1]. for ‘Assign_360’ (op: ‘Assign’) with input shapes: [1,1,1024,24], [21,1024,1,1]. 一般情况就是class中的数量对不上 可是我class中只有两类，肯定没
ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1 and 21. Shapes are [1,1,1024,54] and
sinat_41563673的博客
06-19 2983
ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1 and 21. Shapes are [1,1,1024,54] and [21,1024,1,1]. for 'Assign_360' (op: 'Assign') with input shapes: [1,1,1024,54], [21,1024,1,1].
YOLOv11 改进策略 | ShufflenetV2：通过通道划分构建高效网络
最新发布
走向CTO的路上...
07-07 973
在追求模型在移动设备和嵌入式系统上实现高性能推理的过程中，除了减少理论计算量（FLOPs）和参数数量外，提高实际推理速度（FPS，降低延迟）同样重要。ShuffleNetV2 是一种高效的卷积神经网络，它关注影响实际推理速度的关键因素（如内存访问成本、并行度、网络碎片化），并提出了一系列实用设计指南和新颖的模块结构，通过通道划分和通道混洗构建了高效的网络。
error:Incompatible shapes:[16，3] vs [48,3]
qq_43715346的博客
03-31 4547
最近在网上找到了源码准备复现center loss，但是在调用的时候一直报错说：Incompatible shapes:[16，3] vs [48,3].(我的分类类别为3，batch size=16)，请问这是哪里错了？源码改的时候需要注意什么吗？ 报错信息如下：Traceback (most recent call last): File “E:/Inception改进LYJ/11111inc...
训练自己yoloV3模型时出现“ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1 and 18. Shapes are ”
weixin_38136156的博客
01-13 1万+
情况描述： win10  keras   pycharm下加载自己的.h5权重进行检测，结果出现   ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1 and 18. Shapes are [1,1,1024,255] and [18,1024,1,1]. for 'Assign_360' (op: 'Assig...
ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1 and 60. Shapes are [1,1,512,40]可能的解法
qq_42940160的博客
06-04 1096
ValueError: Dimension 0 in both shapes must be equal, but are 1 and 60. Shapes are [1,1,512,40] and [60,512,1,1]. for ‘Assign_55’ (op: ‘Assign’) with input shapes: [1,1,512,40], [60,512,1,1]. 在网上查到遇到这个问题时大都说的是路径问题，但其实还有一个原因是，你使用的yolov3是tiny版本，导致框的个数和yolov3
ValueError: slice index xxxx of dimension 0 out of bounds，详细分析。
qq_41368074的博客
04-24 6569
出现这种问题的原因是，一般都是数据维度的原因，导致参数不匹配，一定要检查参数维度。 你比如，我报错的原因： 我的 image_placeholder声明的是[10,16,112,112,3]，但是后面我在调用的时候，却这样用了 logits = c3d_model.inference(image_placeholder[10,:, :, :, :], 。。。。。) 这里的这样（注意10后面...
Theano ValueError: y_i value out of bounds
Hello Word!
03-18 311
原因：初步判断是theano分类模型输出label为0~类别数-1。不支持自己定义 比如三分类，结果就是 0 1 2。自己定义的 3 4 5这种不行。 感谢：https://www.cnblogs.com/zklidd/p/3885930.html ...
在U-Net中加入注意力机制时出现维度不匹配的问题
weixin_43523814的博客
01-13 3669
在U-Net中加入注意力机制时出现维度不匹配的问题 add()函数要求相加的两个函数维度必须完全相同 conat_x = add([theta_x, phi_g]) 报错：Traceback (most recent call last): File "I:/Retina-OD-Unet-master+unet-layer+attention/OD-training.py", line 478, ...
TensorFlow基础：tf.concat()
一个小彩笔
04-19 847
tf.concat函数： 主要用于连接两个数组 参数： values：需要连接的数组 axis：从哪个维度来连接数组 一维数组 import tensorflow as tf if __name__ == "__main__": a = [1,2,3] b = [4,5,6] c = tf.concat([a,b],0) sess = tf.InteractiveS...
Mask-RCNN出现的问题
一个爱学习的小小白
11-19 778
出现问题： ValueError: Dimension 1 in both shapes must be equal, but are 28 and 324. Shapes are [1024,28] and [1024,324]. for ‘Assign_682’ (op: ‘Assign’) with input shapes: [1024,28], [1024,324]. 这是由于维度的原因不同所造成。 修改了train.py 的第60行 成功！ 如果还未成功，看几个地方是否一样： 1 train.
Python异常 ValueError的问题详解
Linuxprobe18的博客
04-11 1269
这篇文章主要介绍了Python异常 ValueError的问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。规避方法：int函数参数应该合法使用。int函数使用传送门：Python中的int函数使用。Python只允许对字典key的遍历，因此上面的遍历方式是错误的。方法一：使用dict[key]的方式同时获取value。试图将一个与数字无关的类型转化为整数，会抛出该异常。规避方法：避免使用encoding关键字。试图遍历字典时同时遍历键和值。方法二：使用items方法。
python代码问题记录
qq_52819488的博客
01-26 6018
是因为代码中涉及到了CPU和GPU两种设备，导致数据在不同的设备上。出现ValueError: too many values to unpack (expected 4)是因为返回值的数量超过了此时我接收返回值的变量的数量，需要重新修改接收变量的数量。此时计算centroid和count使用的是cpu，而代码中其余数据使用的是gpu，需要修改centroid和count的代码。解决方法：根据提示找到对应的行，判断是哪个元素的数据长度超出了1，将长度超过1的元素进行重新定义，保持数据长度为1。
U版YOLOV3用NCNN部署时的问题记录
Q先森的博客
11-02 537
项目场景： 现在将模型部署到嵌入式端，选择的是YOLOV3模型。训练代码使用的是U版的YOLOV3，由于各种原因，我选择直接由pytorch->onnx->ncnn进行部署。而不是直接darknet->ncnn。 问题描述： onnx转ncnn时，先是报错，什么Unsqueerze不支持之类的。 模型执行时，我惊讶的发现输出节点的维度不对。 原因分析： 对于问题1，很快就得到了答案，使用onnx-simplifer工具就可以搞定。原因是ncnn不支持一些冗余操作。 对于问题2，我
ValueError: Dimension 3 in both shapes must be equal, but are 9 and 3. Shapes are [?,299,299,9] and [?,299,299,3].为什么有这个错误了，怎么解决
05-29
<think>嗯，用户遇到了TensorFlow中的一个ValueError，提示维度3不匹配，分别是9和3。形状显示的是[?,299,299,9]和[?,299,299,3]。我需要先理解这个错误的根源。首先，这个错误通常发生在张量形状不匹配的时候，尤其是在模型加载或层连接时。用户提到的输入形状是[?,299,299,9]，而目标形状是[?,299,299,3]。可能的问题出在输入数据的通道数。比如，模型可能预期的是RGB三通道图像，但实际输入的是9通道的数据，或者预处理时处理错误。接下来，参考用户提供的几个类似错误案例。比如引用[2]中的问题，类别数设置不正确导致形状不匹配，用户需要调整NUM_CLASSES参数。而引用[3]中的情况，图片读取方式不同导致通道顺序问题，需要转换颜色空间。这可能意味着当前问题也可能涉及输入数据的通道处理或模型配置。可能的解决方案有几个方向：1.**检查输入数据的通道数**：确认输入图像是否为3通道，如果是9通道，可能需要调整数据预处理步骤，或者模型结构是否支持多通道输入。例如，如果模型预期的是RGB图像，但用户使用了包含其他通道的数据，就需要调整输入层。2.**修改模型输入层**：如果确实需要使用9通道数据，可能需要修改模型的第一层，将输入通道数从3改为9。例如，在TensorFlow中，调整Conv2D层的input_shape参数。 3. **数据预处理问题**：检查数据加载和预处理步骤，是否错误地生成了9通道的数据。比如，可能误用了某些图像处理库导致通道数增加，或者将多个图像堆叠在一起。4.**颜色空间转换**：类似引用[3]中的情况，如果使用不同的库读取图像（如OpenCV的BGR和skimage的RGB），可能需要显式转换通道顺序，或者调整通道数。5.**检查模型结构兼容性**：如果使用的是预训练模型，如Inception等，这些模型通常预期3通道输入。若用户的数据是9通道，可能需要自定义模型，或对数据进行降维处理。 另外，用户提到的错误中的形状是[?,299,299,9]和[?,299,299,3]，这里的299x299可能表明使用的是类似Inception的输入尺寸。所以需要确认模型是否接受多通道输入，或者是否在某个环节错误地改变了通道数。 可能的解决步骤：-首先检查数据加载部分，确保图像被正确读取为3通道。如果使用skimage或cv2，注意它们的默认通道顺序，必要时进行转换。 -如果数据确实是3通道，但模型接收到了9通道，可能存在数据预处理中的重复或堆叠操作，比如错误地将多个图像合并，导致通道数增加。-如果模型需要支持多通道，修改输入层的配置，比如将input_shape=(299,299,3)改为input_shape=(299,299,9)，但需要注意后续层的兼容性。-检查是否有预训练权重加载时的形状不匹配问题，可能需要重新训练模型或调整网络结构。此外，用户可能是在加载已有模型时遇到了权重不匹配的问题，比如在迁移学习时，预训练模型的输入通道数与当前数据不匹配，导致无法加载权重。这时需要修改模型结构或重新训练。总结可能的解决方案，需要从数据预处理、模型结构调整、颜色空间转换等方面入手，逐步排查问题所在。</think>### 解决方案分析 根据错误信息`ValueError: Dimension 3 in both shapes must be equal but are 9 and 3`，问题核心在于**输入数据的通道数与模型期望的通道数不匹配**。结合引用案例和TensorFlow模型设计逻辑，以下是分步解决方案： --- #### 1. **检查输入数据通道数** - **问题根源**：模型期望输入形状为`[?,299,299,3]`（即RGB三通道），但实际输入数据形状为`[?,299,299,9]`（可能包含多通道或预处理错误）。 - **验证方法**： - 检查数据加载代码，确认图像读取方式（如`cv2.imread`或`skimage.io.imread`）是否导致通道数异常。 - 输出单个图像的形状：`print(image.shape)`，确保为`(299,299,3)`。 - **修复措施**： - 如果数据本身为3通道，但被错误扩展为9通道，需修正预处理逻辑（例如删除冗余操作）。 - 若数据确实需要9通道（如多光谱图像），需调整模型输入层（见步骤2）。 --- #### 2. **调整模型输入层** - **适用场景**：模型需要支持多通道输入（如医学影像或特殊传感器数据）。 - **修改方法**： - 在TensorFlow中，将输入层的通道数从3改为9： ```python # 原输入层（假设为3通道） input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(299, 299, 3)) # 修改后（支持9通道） input_layer = tf.keras.layers.Input(shape=(299, 299, 9)) ``` - **注意**：预训练模型（如Inception、ResNet）的权重可能与新输入层不兼容，需重新训练或冻结部分层[^1]。 --- #### 3. **统一颜色空间格式** - **问题背景**：不同库读取图像的通道顺序可能不同（如OpenCV默认BGR，skimage默认RGB），导致后续处理错误。 - **解决方法**： - 若使用`skimage`读取图像，显式转换为BGR： ```python image = skimage.io.imread(file_name) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 确保与模型预期一致 ``` - 若使用`cv2.imread`，需检查是否需要保留BGR或转换为RGB[^3]。 --- #### 4. **检查类别数配置** - **关联错误**：引用[2]中因类别数不匹配导致维度错误。 - **验证点**： - 如果模型涉及分类头（如Mask R-CNN），确认`NUM_CLASSES`参数是否与实际类别数匹配。 - 例如，若数据有80类，应设置为`NUM_CLASSES = 1 + 80`（背景+实际类别）[^2]。 --- #### 5. **处理预训练权重冲突** - **场景**：加载预训练模型时，输入层通道数不匹配导致权重分配失败。 - **解决方案**： 1. 删除预训练权重中与输入层相关的参数（如第一层卷积权重）。 2. 重新训练模型，仅保留高阶特征层的预训练权重。 --- ### 总结步骤 1. 确认输入数据是否为3通道，排除预处理错误。 2. 若需多通道，修改模型输入层并重新训练。 3. 统一图像读取库的通道顺序（BGR/RGB）。 4. 检查分类头参数配置。 5. 调整预训练权重加载策略。 ---
评论 14
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