记录yolov5训练错误记录.No labels found in **/**.cache

最新推荐文章于 2024-10-26 16:13:43 发布
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文章标签： YOLO
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xhl5612202/article/details/129246479
文章指出了一个在数据处理时遇到的错误——Nolabelsfoundin**/**.cache。问题可能源于数据目录结构不正确。提供的目录结构显示了images文件夹下有train2017和val子目录，以及对应的labels目录包含train和val的txt标签文件。解决方案是确保.yaml文件中数据路径引用的正确性。

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

error：  No labels found in    **/**.cache

 错误截图：

请检查数据的目录结构

附上我的目录结构

data  ---images

                ----train2017

                        --train01.jpg

                ----val

                        --val01.jpg

       ----labels

                 ----train2017

                        ---train01.txt

                        ---train02.txt

                 ----val

                         ---val01.txt

                          ---val02.txt

附图一张：

 

.yaml中数据路径的引用

xhl5612202
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Transferred 319/355 items from pretrained weights , training may not work correctly. See https://docs.ultralytics.com/datasets for dataset formatting guidance. val: Scanning C:\Users\jin\Desktop\ultralytics-main\datasets\bvn\Images\val... 0 images, 111 backg val: WARNING ⚠️ No labels found in C:\Users\jin\Desktop\ultralytics-main\datasets\bvn\Images\val.cache. See https://docs.ultralytics.com/datasets for dataset formatting guidance. val: New cache created: C:\Users\jin\Desktop\ultralytics-main\datasets\bvn\Images\val.cache WARNING ⚠️ No labels found in C:\Users\jin\Desktop\ultralytics-main\datasets\bvn\Images\val.cache, training may not work correctly. See https://docs.ultralytics.com/datasets for dataset formatting guidance. Plotting labels to runs\detect\train34\labels.jpg... zero-size array to reduction operation maximum which has no identity
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<think>好的，我现在要处理用户在训练YOLOv8模型时遇到的两个问题：部分预训练权重未成功迁移和验证集缺少标签文件。我需要逐步分析问题，找出原因，并提供解决方案。 首先，关于预训练权重部分迁移的问题。用户可能是在加载预训练模型时，模型结构发生了变化，导致部分层不匹配。例如，如果用户修改了模型结构，比如添加了新的模块或者改变了某些层的参数，那么预训练权重中的某些参数可能无法正确加载。这时候，模型会跳过不匹配的层，导致部分权重没有被迁移。根据引用[3]，用户需要检查模型结构是否与预训练权重兼容，可能需要修改模型配置文件或在解析模型中正确导入新模块。此外，加载权重时的错误处理也很重要，可能需要设置strict=False来允许部分加载，同时确保关键层的参数正确加载。 接下来是验证集缺少标签文件的问题。YOLO系列模型通常要求每个图像对应的标签文件存在，否则在训练或验证时会报错。用户需要检查验证集的目录结构，确保images和labels目录一一对应，且每个图像文件都有对应的标签文件。如果确实缺少部分标签，可能需要生成这些标签文件，或者调整数据集划分方式，确保验证集有完整的标签。另外，在数据配置文件中正确指定验证集的路径也很关键，避免路径错误导致找不到标签。 综合以上分析，我需要分步骤指导用户检查模型结构、权重加载设置、数据集结构和配置文件，确保每个环节都正确无误。同时，引用相关的文档和最佳实践，比如引用[1]中提到的恢复训练时加载权重和优化器状态的方法，引用[2]中关于数据准备和超参数设置的注意事项，以及引用[3]中修改模型结构后的配置调整。这些步骤将帮助用户解决当前的问题，确保训练正常进行。</think>### 分步解决方案 #### **问题一：预训练权重部分未成功迁移** 1. **检查模型结构与权重匹配性** - YOLOv8的模型配置文件（如`yolov8.yaml`）需与预训练权重对应。若自定义修改了模型结构（例如添加/删减层），需确保修改后的结构与权重文件中的参数名称和维度一致[^3]。 - 使用`model = YOLO("yolov8n.pt")`加载预训练权重时，若报错`size mismatch`，需检查是否在`task.py`中正确导入了新增模块[^3]。 2. **允许部分权重加载** - 在加载权重时设置`strict=False`，允许跳过不匹配的层： ```python model = YOLO("custom.yaml").load("yolov8n.pt", strict=False) ``` - 输出日志中会提示未加载的层名称，需验证这些层是否为新增模块（预期行为）。 3. **关键层权重迁移验证** - 检查主干网络（如`backbone`）和检测头（如`head`）的权重是否成功加载： ```python print(model.model.state_dict().keys()) # 查看已加载的权重键名 ``` --- #### **问题二：验证集无标签文件** 1. **验证数据集目录结构检查** - YOLO要求验证集目录结构为： ``` val/ images/ image1.jpg image2.jpg labels/ image1.txt image2.txt ``` - 确保每个验证集图片在`labels`目录下有同名标签文件（`.txt`格式），若缺失需补充或重新生成。 2. **数据配置文件修正** - 在`data.yaml`中指定验证集路径时，需确保路径正确且标签文件存在： ```yaml val: ../datasets/val/images ``` - 若验证集无标签，可暂时将验证比例设为0（不推荐，影响模型评估）： ```yaml args: val: 0.0 # 关闭验证 ``` 3. **自动生成伪标签（应急方案）** - 若验证集必须保留但无标签，可用预训练模型生成伪标签： ```python model = YOLO("yolov8n.pt") model.predict(source="val/images", save_txt=True, project="val/labels") ``` --- ### 关键操作总结 1. **模型结构对齐**：修改模型后需更新配置文件，并通过`strict=False`允许部分权重加载。 2. **数据集完整性验证**：使用脚本检查标签与图片的对应关系，例如： ```python import os images = os.listdir("val/images") labels = os.listdir("val/labels") assert set([i.split(".")[0] for i in images]) == set([l.split(".")[0] for l in labels]), "标签与图片不匹配" ``` 3. **日志监控**：训练时关注输出日志中的`Unused model weights`和`Missing labels`警告，及时定位问题[^1][^2]。 ---
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