哪位大姥，知道为什么我的yolov5模型训练一直报错，是我格式不对吗

Question

assert nf > 0 or not augment, f'{prefix}No labels found in {cache_path}, can not start training. {HELP_URL}'
AssertionError: train: No labels found in F:\yolov5-7.0\mulu1\labels.cache, can not start training. See https://github.com/ultralytics/yolov5/wiki/Train-Custom-Data

#path: ../datasets/mulu1
train: mulu1/images # train images (relative to 'path') 128 images
val: mulu1/images # val images (relative to 'path') 128 images
#test: # test images (optional)

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

首先，我们需要确定问题的根本原因。根据您提供的错误信息，似乎是在尝试加载标签文件时遇到了问题。这可能是因为您的数据集中的标签文件没有正确创建或缺失。

要解决这个问题，您可以按照以下步骤操作：

步骤 1：确认标签文件存在且有效

确保您的数据集中的labels.cache文件是存在的，并且内容是有效的。这个文件通常位于YOLOv5项目根目录下的mulu1子目录内。

find . -name "mulu1" -type f -exec ls {} \;

步骤 2：检查标签文件结构

打开labels.cache文件并查看其内容。确保其中包含至少一个类别名称。如果有多个类别，每个类别应有相应的图像路径。

步骤 3：验证标签文件

通过在YOLOv5命令行工具中运行yolo_labels命令来验证标签文件是否有效。例如：

yolo_labels --model model.yaml --weights weights.pt --img 640 --batch 32 --source data/images --save-txt --conf 0.25 --save-json --output jsons --i 0 --j 1

这将生成JSON格式的数据，并显示是否有错误消息。如果有错误，这些错误可能意味着标签文件不正确或丢失了某些类别。

步骤 4：修复问题

根据上述步骤的结果，进行相应修改以修复标签文件的问题。确保所有类别都已被正确添加到标签文件中，并且所有的图像路径都是有效的。

如果您仍然遇到问题，建议查阅官方文档或联系开发者获取更多帮助。