yolov7训练错误记录

最新推荐文章于 2025-03-03 14:58:11 发布
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文章标签： YOLO git github
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版权

1.

fatal: not a git repository (or any parent up to mount point /)
Stopping at filesystem boundary (GIT_DISCOVERY_ACROSS_FILESYSTEM not set).
Traceback (most recent call last):
  File "/data2/lyn/yolov7-main/utils/google_utils.py", line 26, in attempt_download
    assets = [x['name'] for x in response['assets']]  # release assets
KeyError: 'assets'

运行train.py时给--weight传入相对路径

2.cfg/training/yoloe6e.yaml文件中的nc数要改

3. mydata.yaml要改

4.所有参数设置不要在train.py里改，在命令指定相对路径。

5. test需指定task访问哪个数据集路径

V.E.
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YOLOv7训练数据报错
记录我目之所及的世界
12-26 1020
_pickle.UnpicklingError: STACK_GLOBAL requires str fatal: not a git repository (or any of the parent directories): .git KeyError: 'assets'
yolov7模型训练常见错误
m0_67583186的博客
08-15 1147
这个错误是由于在加载数据集的.yaml文件时，Python 默认使用 GBK 编码读取该文件，但.yaml文件内容却是使用utf-8编码的，所以导致了。
YOLO系列算法遇到的错误
weixin_50277857的博客
09-20 3931
YOLO系列算法遇到的一个错误。
yolov7训练报错问题解决
m0_61438337的博客
03-23 3605
yolov7执行test.py时报错
YOLOV7常见错误合集（含经典错误，共六类）
weixin_48082283的博客
08-03 2455
原因是python和win10系统，打开文件时默认的编码方式冲突导致：python默认的是gbk，而win10默认的是utf-8，所以只要改一下python打开文件时，默认的编码就行。主要原因是类别设置出现错误：条件是标签类别数（mlc）应该小于总类别数（nc），如果不满足这个条件，就会抛出 AssertionError。（2）可能改配置的过程中不小心动到了哪里，把yolov7这个文件删了，重新把解压包解压，再次运行就可以了。如果使用以上命令，可以在 configs/看看自己有没有把文件名搞错。
YOLOv10训练自己的数据集（从代码下载到实例测试）
Limiiiing的博客
07-30 1万+
在Windows10上配置CUDA环境教程YOLOv10是YOLO（You Only Look Once）系列的最新版本，由清华大学的研究人员在Ultralytics Python包的基础上开发完成，并于2024年5月发布。作为一种实时端到端目标检测器，YOLOv10在性能、效率和精度方面均取得了显著提升，是计算机视觉领域的一项重要进展。主要特点无NMS的一致双分配训练策略：YOLOv10引入了无NMS的一致双分配训练策略，结合了一对多和一对一分配策略的优势。
YOLOv12 训练自己的数据集，从代码下载到实例测试 —— 附 整体模型结构图 及 代码解析
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在Windows10上配置CUDA环境教程YOLOv12是YOLO系列最新发布的计算机视觉模型。以上就是YOLOv12训练自己数据集的全部过程啦，欢迎大家在评论区交流~
记录Yolov4训练数据
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08-03 984
使用代码 https://github.com/princeton-vl/CornerNet 配置 win10 cuda10.0 数据集
`subprocess.CalledProcessError: Command ‘git tag‘ returned non-zero exit status 128.`yolov7训练报错bug
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03-22 574
`subprocess.CalledProcessError: Command 'git tag' returned non-zero exit status 128.`yolov7训练报错bug
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使用Yolov7遇到的一些问题的解决方法
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YOLOv7报错： assets = [x['name'] for x in response['assets']] # release assetsKeyError: 'assets'
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解决yolov7训练报错
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3.如果还不行，把yolov7.yml、yolov7.pt、train.txt、valid.txt做同样的处理（我的全部放在主文件夹解决了）还一直报git tag的错误，把你的dataset.yml放到yolov7-main文件夹中（就是主文件夹），再试一次。4.如果还不行，检查一下你train.py的其他设置有没有写错。
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09-02 2149
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09-07 8483
YOLOv7 训练报错：subprocess.CalledProcessError: Command ‘git tag‘ returned non-zero exit status 127
yolov7断点继续训练
最新发布
03-24
<think>好的，我现在需要帮助用户解决在YOLOv7中实现断点续训的问题。首先，我要回顾用户提供的引用内容，尤其是引用[2]，里面提到了常见的误区和优化建议。用户可能已经尝试过其他教程但遇到了问题，所以需要准确的步骤。 首先，断点续训的关键在于加载之前保存的模型权重和优化器状态。YOLOv7的训练脚本通常支持`--resume`参数，这可能需要在命令中指定。根据引用[2]，常见的误区可能包括没有正确指定路径或者忽略了优化器的状态，导致训练不是从断点处恢复，而是重新开始。 接下来，配置文件的检查很重要。用户需要确保`data.yaml`和`hyp.scratch.yaml`的路径正确，否则训练会失败。此外，训练参数如学习率和批次大小可能需要调整，尤其是在恢复训练时，可能需要微调学习率以避免震荡。 然后，用户可能想知道具体的命令行示例。例如，使用`python train.py --resume`来恢复训练，但需要确认模型路径是否正确。可能还需要指定`--epochs`来设置总的训练周期数，确保不会过早结束。 另外，用户提到的TensorBoard监控，引用[1]中提到了如何使用TensorBoard查看训练结果，这可能帮助用户实时监控恢复训练的效果，确保一切正常。 最后，常见问题部分需要涵盖路径错误、CUDA内存不足，以及训练效果不佳时的调整建议。例如，检查`--weights`路径是否正确，减少批次大小解决内存问题，或者调整学习率和数据增强。 总结步骤应该是：准备断点文件，修改训练命令，检查配置文件，调整超参数，并监控训练过程。同时，引用[2]中的优化建议，如周期性验证和备份权重，能帮助用户更稳定地恢复训练。</think>### YOLOv7断点续训实现方法 #### 1. 准备断点文件 断点续训需要以下文件： - **模型权重文件**：最后一次保存的`.pt`文件（如`yolov7_training_epoch50.pt`） - **优化器状态文件**：与权重文件同名的`.optimizer`文件（如`yolov7_training_epoch50.optimizer`） - **训练参数记录**：`results.txt`（记录loss、学习率等参数） #### 2. 修改训练命令 在原有训练命令基础上添加`--resume`参数，并指定权重文件路径： ```bash python train.py --weights runs/train/exp/weights/last.pt --resume ``` - `--resume`：自动加载同名`.optimizer`文件和`results.txt` - 若需指定自定义路径：`--resume path/to/your_weights.pt` #### 3. 配置文件检查 确保以下文件路径正确（常见错误来源）： ```yaml # data.yaml train: ../datasets/train/images val: ../datasets/valid/images # hyp.scratch.yaml lr0: 0.01 # 初始学习率建议保持与首次训练一致 ``` #### 4. 训练参数调整（可选） ```bash python train.py --resume runs/train/exp/weights/last.pt \ --epochs 300 \ # 总epoch数（原计划） --batch-size 16 \ # 与首次训练一致 --device 0 \ # GPU编号 --hyp data/hyp.finetune.yaml ``` #### 5. 监控训练过程 使用TensorBoard实时监控（引用[1]）： ```bash tensorboard --logdir=runs/train ``` ### 关键注意事项（引用[2]优化建议） 1. **完整状态恢复**：必须同时存在`.pt`和`.optimizer`文件 2. **路径一致性**：数据集路径需与首次训练完全相同 3. **学习率策略**：建议使用余弦退火重启（`--cos-lr`参数） 4. **周期性验证**：添加`--save-period 10`每10epoch保存一次权重 5. **训练日志**：`results.txt`会自动追加新记录，无需手动合并 ### 常见问题解决 | 问题现象 | 解决方案 | |---------|---------| | `RuntimeError: CUDA out of memory` | 减少`--batch-size`或使用`--multi-scale` | | `KeyError: 'model' in load_checkpoint` | 检查权重文件是否损坏 | | 训练loss突然上升 | 添加`--freeze 24`冻结部分层 | | 验证集mAP不提升 | 调整`--hyp`中的数据增强参数 | ### 推荐优化策略（引用[2]） 1. **渐进式解冻**：分阶段解冻网络层 2. **动态批次大小**：配合`--accumulate`参数逐步增大批次 3. **权重备份**：使用`--save-period 5`每5epoch备份一次 4. **早停机制**：添加`--patience 100`当100epoch无改善时停止
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