yolov8训练自己数据集报错

Question

使用yolov8训练自己的数据集时出错，图片已经修改为640*649，恳求帮助，非常感谢

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

首先，我们需要理解的是错误信息“shape '[72, 72, -1]' is invalid for input of size 381024”。这表明你需要将输入的数据类型转换为一个更大的尺寸，通常是[1, 1, 256]。

这是一个简单的例子，我们可以通过以下方式实现这个需求：

def transform_data(input_data):
    """
    将输入数据的形状从[72, 72, -1]转换为[1, 1, 256]
    """
    return (input_data[:, :, ::-1]).reshape(-1, 1, 256)

接下来，我们可以尝试重新编译模型：

import torch

# 更改输入和输出数据的维度
new_input_shape = (640, 649)
new_output_shape = (1, 1, 256)

# 编译新的模型
model = YOLO(new_input_shape, new_output_shape, epochs=100, batch=16)

# 给模型添加数据增强的功能
transformed_data = transform_data(model.data)

# 模型训练
# ...

最后，你可以尝试重新运行yolov8train.py并检查训练结果是否正常：

result = yolov8train_transformed(model, transformed_data, workers=0, epochs=100, batch=16)

希望这些步骤能对你有所帮助。如果你有任何其他问题，请随时向我提问。