TypeErro:TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

Question

#报错：

Traceback (most recent call last):
  File "F:/yolov5-6.0/trainmodify5_23.py", line 658, in <module>
    main(opt)
  File "F:/yolov5-6.0/trainmodify5_23.py", line 555, in main
    train(opt.hyp, opt, device, callbacks)
  File "F:/yolov5-6.0/trainmodify5_23.py", line 120, in train
    train_path, val_path = data_dict['train'], data_dict['val']
TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable

请问这一问题如何解决呢，是yolov5本身的train.py里需要改一下地方，还是我下载的不适合车牌检测这个数据集

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

从错误信息来看，问题出在data_dict是一个NoneType对象，这意味着它没有被正确地初始化或者赋值。这通常是因为在尝试访问字典的键之前，字典本身是空的或者未定义。

要解决这个问题，你需要检查 data_dict 是否在使用前已经被正确地初始化并填充了值。在 yolov5 的训练脚本中，data_dict 往往来自一个配置文件（通常是 YAML 格式）的解析结果。你需要确保这个配置文件（例如 data.yaml 或者其他的配置文件名）存在，并且包含正确的训练和验证数据路径。

这里是一个简单的例子，展示了如何在 yolov5 中设置数据路径：

# 在你的 data.yaml 文件中添加类似这样的内容
train:
  - ./your_train_data.txt
val:
  - ./your_val_data.txt

其中，./your_train_data.txt 和 ./your_val_data.txt 应该指向你的训练和验证数据集对应的标注文件（通常是 .txt 文件，包含了图片路径和相应的标签）。这些标注文件应该是 yolov5 能够识别的格式。

然后，在你的 Python 代码中，你需要加载这个配置文件并创建 data_dict：

import yaml

def load_data_config(config_file):
    with open(config_file, 'r') as f:
        data_dict = yaml.safe_load(f)
    return data_dict

config_file = 'data.yaml'
data_dict = load_data_config(config_file)

train_path, val_path = data_dict['train'], data_dict['val']

请确保 load_data_config 函数位于你尝试访问 data_dict 之前的代码部分，并且 config_file 变量指向正确的配置文件路径。如果你的项目结构不同，可能需要调整配置文件的相对路径。

如果上述步骤都正确执行，但问题依然存在，那么可能是 yolov5 模型与你的数据集不兼容，这时你可能需要检查数据集是否符合 yolov5 的预期格式，或者考虑使用其他适合车牌检测的模型或框架。