使用ImageFolder时报错FileNotFoundError: Couldn‘t find any class folder in ../autodl-fs/COCO2017/

于 2024-03-29 09:45:29 发布
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文章标签： linux 服务器 大数据
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本文讲述了如何通过分析报错信息调试Python代码，解决datasets.ImageFolder在COCO2017数据集上找不到类别文件夹的问题，介绍了正确的文件夹结构，并提供了一个Python脚本，用于根据注释文件自动分类COCO数据集。

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

1.调试的关键就是仔细研究报错信息。

根据报错信息回溯到关键代码：train_images = datasets.ImageFolder(train_options.train_folder, data_transforms['train'])分析报错原因就是train_folder找不到数据集入口路径:datasets.ImageFolder函数无法在指定的路径../autodl-fs/COCO2017/中找到任何类别文件夹。这意味着该路径下缺少所需的文件夹结构。

2.了解datasets.ImageFolder的功能发现自己提供的路径下直接就是图片而不是图片所在的分类文件夹。

datasets.ImageFolder函数要求数据集的文件夹结构按照类别进行组织，每个类别在数据集文件夹中应该有一个单独的子文件夹，并且每个子文件夹中存放该类别的图像样本。因此要解决这个问题，你需要确保在../autodl-fs/COCO2017/路径下存在正确的类别文件夹结构。例如，假设你的数据集包含两个类别，命名为"cat"和"dog"，那么你的文件夹结构应该类似于：

../autodl-fs/COCO2017/
├── cat
│   ├── cat_image1.jpg
│   ├── cat_image2.jpg
│   └── ...
└── dog
    ├── dog_image1.jpg
    ├── dog_image2.jpg
    └── ...

3.新建分类图片的脚本class.py来对COCO2017数据集根据annotations文件夹中的标签来对数据集进行分类以达到步骤2所示的结构层次。（需注意，代码中的annotations_path和train_folder都是基

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