关于YOLOV5，模块搭建文件.ymal,出现错误

最新推荐文章于 2024-06-07 19:21:13 发布
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出现该错误，是因为我搭建模块时，有将中文标点符号打进去“，”；所以报错：raise ParserError(while parsing a flow squence......)

 

蚂蚁12
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odoo17 错误分析及备忘
fqfq123456的专栏
06-04 134
摘要：本文分析了一个Odoo17中的ValueError错误，该错误是由于在res.partner的category_id字段中引用了不存在的ID"7"。错误发生在解析客户数据XML文件时。解决方案包括：1)检查父标签是否存在；2)确保标签创建顺序正确；3)验证引用关系；4)检查数据库中的对应记录。最终通过修改XML文件，使用eval属性正确设置Many2many字段解决了问题。建议开发者在处理类似问题时，注意数据依赖关系和字段赋值方式。
YOLOv7基础 | 手把手教你简化网络结构之yolov7.yaml（包括源码+封装步骤+网络结构图）
突然好想你
01-14 2070
通过下载YOLOv7源码可知，原始的yolov7.yaml文件是拆开写的，比较混乱，也不好理解，并且为后续改进增添了很多困难。基于此种情况，笔者就给大家介绍一种将yolov7.yaml文件简化的方法，并且参数量和计算量和原来是一致的，区别只是yaml文件的写法不同！~🌈
【无标题】安装yoloV5,遇到的问题Cannot uninstall ‘PyYAML
weixin_48306625的博客
12-15 1257
ERROR: Cannot uninstall ‘PyYAML’. It is a distutils installed project and thus we cannot accurately determine which files belong to it which would lead to only a partial uninstall. 解决方法：pip install PyYAML --upgrade --ignore-installed PyYAML 直接升级。 ...
加载配置文件报错：yaml.parser.ParserError: expected ‘＜document start＞‘, but found ‘＜block mapping start＞‘
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我的.yaml配置文件为： TRAIN: ENABLE: False DATASET: kinetics BATCH_SIZE: 8 EVAL_PERIOD: 10 CHECKPOINT_PERIOD: 10 AUTO_RESUME: True DATA: USE_OFFSET_SAMPLING: True DECODING_BACKEND: decord NUM_FRAMES: 16 SAMPLING_RATE: 4 TRAIN_JITTER_SCALES
YAML中混合块和流格式
qq_39794062的博客
09-27 1796
yaml文件中的块格式和流格式 块格式： a: b: c: 1 d: 2 e: 3 相当于流格式： { a:{ b:{ c: 1, d: 2, e: 3 } } } 混用块和流格式 PyYAML仅支持all-flow（default-flow-style=True），all-block（default-flow-style=False）或all-block-with-collection-leaf-nodes-f
记录错误了
Bencovington的博客
11-17 841
in “yolov5s_ECA.yaml”, line 24, column 4 这是什么错误？加入模块的时候，忘记加逗号了。
YAML文件解析错误，ParserError: while parsing a block mapping in “./docker-compose.yml“, line 1, column 1
tusi
05-08 1万+
错误详情： ERROR: yaml.parser.ParserError: while parsing a block mapping in "./docker-compose.yml", line 1, column 1 expected <block end>, but found '<block mapping start>' in "./docker-compose.yml", line 243, column 2 原因：空格导致的未对齐（严格意义上的对齐） 解决方
第Y8周:yolov8.yaml文件解读
qq_45735298的博客
06-07 1397
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营中的学习记录博客K同学啊。
Yolov5的yaml文件解读
a3188045002的博客
04-30 893
yolov5.yaml文件是yolov5网络结构的定义文件，像改进算法的需要在该文件修该相关参数，让后再修改common.py和yolo.py的相关文件。● number：表示当前模块的理论重复次数，实际的重复次数还要由上面的参数 depth_multiple 共同决定，该参数影响整体网络模型的深度。● from：表示当前模块的输入来自那一层的输出， -1 表示来自上一层的输出，层编号由 ○ 开始计数。Yolov5的head模块又多了几个新的模块，Upsample模块和Concat模块。
YOLOv5s.yaml文件解读
zzpl139的博客
12-22 4153
YOLOv5s.yaml文件解读并改动
YOLOv5系列(三) 解析配置文件yolov5s.yaml(详尽)
专注于人工智能学习，总结
11-28 6140
在YOLOv5中网络结构采用yaml作为配置文件，之前我们也介绍过，YOLOv5配置了4种不同大小的网络模型，分别是，这几个模型的结构基本一样，不同的是depth_multiple模型深度和width_multiple模型宽度这两个参数。就和我们买衣服的尺码大小排序一样，YOLOv5s网络是YOLOv5系列中深度最小，特征图的宽度最小的网络。其他的三种都是在此基础上不断加深，不断加宽。所以，这篇文章我们就以为例来介绍。yaml这个文件在models文件夹下。
Python raise用法
yimenglin的博客
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在前面章节的学习中，遗留过一个问题，即是否可以在程序的指定位置手动抛出一个异常？答案是肯定的，Python 允许我们在程序中手动设置异常，使用 raise 语句即可。 读者可能会感到疑惑，即我们从来都是想方设法地让程序正常运行，为什么还要手动设置异常呢？首先要分清楚程序发生异常和程序执行错误，它们完全是两码事，程序由于错误导致的运行异常，是需要程序员想办法解决的；但还有一些异常，是程序正常运行的结果，比如用 raise 手动引发的异常。 raise 语句的基本语法格式为： raise [excepti
python-异常处理、模块化
vampire的博客
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HttpRunner接口自动化踩过的坑
做测试多少要会点的技能
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ERROR: yaml.parser.ParserError: while parsing a block mapping in “./docker-peer.yaml“
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06-17 1万+
ERROR: yaml.parser.ParserError: while parsing a block mapping in “./docker-peer.yaml”, line 9, column 5 expected , but found ‘’ in “./docker-peer.yaml”, line 36, column 6 原因：空格导致的未对齐（严格意义上的对齐） 解决方案，添加或者删除空格，使得同一层的保持对齐。 ...
Docker 问题集锦(21) - 解决 ERROR: yaml.parser.ParserError: while parsing a block mapping
liuzhen007的专栏
12-21 3575
❤️ 背景 新开发的微服务，之前在调试阶段都是直接是用 docker run 命令启动，现在可以上线部署了，想使用 docker-compose 管理起来，因此需要编写相应的 docker-compose.yml 配置文件。
yolov11中data.ymal文件
最新发布
03-24
目前尚未有官方发布的 YOLOv11 版本，因此无法提供具体的 `data.yaml` 文件格式或配置示例针对该版本的信息。然而，基于已知的 YOLO 系列（如 YOLOv5 和 YOLOv8），可以推测其 `data.yaml` 的结构和功能可能延续类似的模式。 以下是常见的 `data.yaml` 文件格式及其用途： ### 常见的数据集配置文件 (`data.yaml`) 结构 #### 数据路径配置 ```yaml train: ./path/to/train/images/ # 训练数据集目录 val: ./path/to/validation/images/ # 验证数据集目录 test: ./path/to/test/images/ # 测试数据集目录 (可选) ``` 上述字段用于指定训练、验证以及测试图像所在的路径[^2]。 #### 类别名称列表 ```yaml names: 0: class_name_1 1: class_name_2 ... ``` 此部分定义了目标检测中的类别标签映射关系，键为整数索引值，值为目标类别的字符串表示形式。 #### 其他参数设置 有时还会包含一些额外选项来进一步描述数据特性： ```yaml nc: 2 # 数字代表总共有多少种类别(这里举例有两个类别) image_weights: False # 是否启用加权采样，默认关闭 ``` 以上内容适用于大多数现代版次的YOLO框架，在未来正式发布后的YOLOv11里也很可能会沿袭这些基本要素并做适当扩展或者优化调整。 ```python # 示例读取 YAML 文件代码片段 import yaml def load_yaml(file_path): with open(file_path, 'r') as file: config_data = yaml.safe_load(file) return config_data config = load_yaml('example_data.yaml') print(config) ```
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