在训练YOLOv8时出现以下报错，请问哪位指导是什么原因吗？

Question

在训练YOLOv8时出现以下报错，请问哪位指导是什么原因吗？这是我遇到的问题，恳请指正，以下是我的代码：
from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')

model.train(data='yoloBvn.yaml', workers=0, epochs=10, batch =16)

Answer 1

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根据您提供的错误信息和代码，问题出现在验证阶段计算评估指标时，具体是在 metrics.py 文件的第843行。错误信息显示：

TypeError: 'in <string>' requires string as left operand, not numpy.float32

问题分析

这个错误通常是由于类别名称处理不当导致的。在计算AP（Average Precision）时，代码期望类别名称是字符串类型，但实际传入的是 numpy.float32 类型。

解决方案

1. 检查数据集配置文件

请检查您的 yoloBvn.yaml 文件，确保 names 字段中的类别名称都是字符串类型：

# yoloBvn.yaml 示例
path: /path/to/your/dataset
train: images/train
val: images/val
test: images/test


nc: 45  # 类别数量
names: 
  0: 'class_name_1'  # 确保使用字符串
  1: 'class_name_2'
  2: 'class_name_3'
  # ... 其他类别

2. 修复类别名称

如果您的 names 字段包含数字或其他非字符串值，请将其转换为字符串：

# 错误的写法
names: [0, 1, 2, 3, 4]


# 正确的写法  
names: ['0', '1', '2', '3', '4']
# 或者使用有意义的类别名称
names: ['person', 'car', 'bicycle', 'dog', 'cat']

3. 检查标签文件

确保您的标签文件（通常是 .txt 文件）中的类别索引是整数，而不是浮点数：

# 正确的标签格式
0 0.5 0.5 0.2 0.3
1 0.3 0.4 0.1 0.2


# 错误的标签格式（类别索引为浮点数）
0.0 0.5 0.5 0.2 0.3
1.0 0.3 0.4 0.1 0.2

4. 临时解决方案

如果急需解决，可以尝试修改 metrics.py 文件第843行附近：

# 在 metrics.py 中找到问题行（大约第843行）
# 原始代码可能类似：
names = {i: names[k] for i, k in enumerate(unique_classes) if k in names}


# 修改为：
names = {i: names[int(k)] for i, k in enumerate(unique_classes) if int(k) in names}

注意： 这只是临时解决方案，建议优先修复数据集配置。

5. 完整的工作示例

from ultralytics import YOLO


# 加载预训练模型
model = YOLO('yolov8n.pt')


# 训练模型
model.train(
    data='yoloBvn.yaml',  # 确保配置文件正确
    workers=0, 
    epochs=10, 
    batch=16,
    imgsz=640
)

建议

1. 验证数据集配置：仔细检查 yoloBvn.yaml 文件格式
2. 检查标签文件：确保所有类别索引都是整数
3. 更新Ultralytics：使用最新版本的ultralytics包
4. 检查Python环境：确保所有依赖包版本兼容

如果问题仍然存在，请分享您的 yoloBvn.yaml 文件内容，以便进一步诊断问题。