YOLOv8训练数据集遇到的问题

Question

第一次训练结果正常，第二次训练增加轮数后就出错了，间隔五分钟左右，是哪块出现了问题

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

根据提供的信息，你在使用YOLOv8进行训练时遇到了问题。错误提示为FileNotFoundError: No images or videos found in...，这通常意味着在指定路径下找不到用于训练或预测的图像或视频文件。

要解决这个问题，请检查以下几个方面：

1. data="voc.yaml"：确保这个yaml文件中定义了正确的数据集路径，并且路径中的图片或视频存在。打开voc.yaml文件，确认train和val部分的img_path设置正确。例如：

   train:
     img_path: /path/to/train/images/
     ann_path: /path/to/train/annotations/
   
   val:
     img_path: /path/to/val/images/
     ann_path: /path/to/val/annotations/
   

2. imgsz=640：确认这个参数与数据集中图像的实际大小相匹配。如果不匹配，可能会导致某些图像加载失败。

3. epochs=20：在增加训练轮数后，如果没有更新数据集或者模型结构，可能会因为过拟合导致训练不稳定。确保在增加训练轮数的同时，数据集足够多样化，或者使用合适的正则化技术（如Dropout、权重衰减等）防止过拟合。

4. 源码调试：从错误堆栈跟踪可以看出，问题可能出现在尝试读取或加载图像时。可以尝试在LoadImages类的构造函数中添加日志打印，以便更好地理解问题所在。例如，在E:\毕业设计\syx\ultralytics\data\Loaders.py的第310行附近添加：

   def __init__(self, source, imgsz, vidstride):
       print(f"Searching for images in directory: {source}")
       ...
   

   这将显示程序正在查找的目录，确认它是否正确。

5. 重新初始化环境：有时，由于缓存或其他配置问题，重置虚拟环境或项目环境可能会有所帮助。删除.idea文件夹（PyCharm的工作区文件），清除TensorFlow或PyTorch的缓存，然后重新运行项目。

6. 检查环境依赖：确保所有必要的库已安装并更新到最新版本。特别是torchvision，因为它包含了对不同格式图像的支持。

如果你仍然遇到问题，可以提供更详细的错误消息，或者分享voc.yaml文件的内容，这样我可以给出更具体的建议。同时，如果有任何其他相关代码或日志信息，也请一并提供。