YOLOv5训练数据集问题（python)

Question

YOLOv5官方文档里是这样写data.yaml的数据配置文件的

# Train/val/test sets as 1) dir: path/to/imgs, 2) file: path/to/imgs.txt, or 3) list: [path/to/imgs1, path/to/imgs2, ..]
path: ../datasets/coco128 # dataset root dir
train: images/train2017 # train images (relative to 'path') 128 images
val: images/train2017 # val images (relative to 'path') 128 images
test: # test images (optional)

# Classes (80 COCO classes)
names:
    0: person
    1: bicycle
    2: car
    # ...
    77: teddy bear
    78: hair drier
    79: toothbrush

但是在实际运行中出现了以下报错

AssertionError: data.yaml 'labels:' field missing

，也就是说yolov5其实需要配置文件中有labels:的信息。

请问这个.yaml是必须要写labels:吗？如果是，应该怎么写呢？

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

YOLOv5的训练数据配置文件确实需要包含labels:字段。这是因为YOLOv5需要知道你的数据集中有哪些类别，以及这些类别的标签是什么。标签是用来标识图像中不同对象的，对于目标检测任务来说非常重要。

根据你的数据集，你需要定义每个类别的标签。在你的data.yaml文件中，labels:字段下面应该列出你的数据集中所有类别的名称，与names:字段下面列出的类别一一对应。例如：

# ... 其他配置 ...

labels:
  - person
  - bicycle
  - car
  # ... 中间省略其他类别 ...
  - teddy bear
  - hair drier
  - toothbrush

labels:字段下的每个条目都应该对应names:`字段下的一个类别名称。这样，YOLOv5在训练过程中就能知道每个类别对应的标签是什么。

此外，确保你的数据集中的图像文件和标签文件（如.txt文件）是按照YOLOv5期望的格式组织的。一般来说，每个图像文件应该对应一个标签文件，标签文件中列出了图像中所有目标的类别和位置信息。这些信息会被YOLOv5用来训练模型。

请检查你的数据配置文件和目录结构，确保包含了所有必要的信息，并且格式正确。如果还有其他问题，请继续提问。