关于#yolo#的问题，如何解决？

Question

跟着别人的文章走去整理数据集，划分好train和val文件夹之后，生成有train.cache和val.cache。

为什么我的数据集划分最后没有cache文件？是哪里漏了吗？

Answer 1

训练一次就有了

Answer 2

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt:

  回答：

  该问题可能由于以下原因导致：

  1. 数据集的路径设置错误，导致生成的cache文件没有被保存到正确的目录中。

  2. 生成cache文件的工具使用不当，导致cache文件没有生成成功。

  3. 数据集中的图片格式不支持生成cache文件，导致cache文件没有生成成功。

  下面给出具体的解决方案：

  1. 检查数据集的路径设置是否正确：确保train和val文件夹与生成的cache文件保存在同一个目录下，检查路径是否有误。

  2. 检查使用的生成cache文件的工具是否正确：根据使用的工具，检查其使用方法、参数设置是否正确，尝试使用其他生成cache文件的工具解决该问题。

  3. 检查数据集中图片的格式：如果生成cache文件的工具只支持特定格式的图片，而数据集中的图片不符合要求，就会导致生成cache文件失败。可以尝试将图片转换成支持的格式，例如jpg或png格式。

  示例代码：

  检查数据集的路径设置是否正确：

  import os
  
  train_path = 'path/to/train'
  val_path = 'path/to/val'
  train_cache_path = 'path/to/train.cache'
  val_cache_path = 'path/to/val.cache'
  
  # 检查路径是否存在
  if not os.path.exists(train_path):
      print('Error: train path does not exist')
  if not os.path.exists(val_path):
      print('Error: val path does not exist')
  
  # 检查cache文件是否保存在正确的目录中
  if not os.path.exists(train_cache_path):
      print('Error: train cache file does not exist')
  if not os.path.exists(val_cache_path):
      print('Error: val cache file does not exist')
  

  检查使用的生成cache文件的工具是否正确：

  # 示例使用的工具为mxnet
  
  import mxnet as mx
  import os
  
  train_path = 'path/to/train'
  val_path = 'path/to/val'
  train_cache_path = 'path/to/train.cache'
  val_cache_path = 'path/to/val.cache'
  
  # 检查路径是否存在
  if not os.path.exists(train_path):
      print('Error: train path does not exist')
  if not os.path.exists(val_path):
      print('Error: val path does not exist')
  
  # 生成train.cache和val.cache文件
  train_data = mx.image.ImageIter(path_imglist=os.path.join(train_path, 'train.lst'))
  val_data = mx.image.ImageIter(path_imglist=os.path.join(val_path, 'val.lst'))
  train_data.reset()
  val_data.reset()
  mx.io.save({'train':train_data, 'val':val_data}, train_cache_path)
  

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^