yolov5训练时遇到的问题

训练数据集为tt100k
遇到的问题是

前几天运行train的问题还只是内存不够得去租云端，今天运行同样的代码就出现了这样的bug。在网上找了很多解决办法都跟我这个情况不太一样，各位朋友有遇到这样问题的吗😢帮帮忙

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 这个问题的回答你可以参考下: https://ask.csdn.net/questions/7783524
• 我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：训练yolov5的报错问题
• 除此之外, 这篇博客: 关于yolov3在训练自己数据集时容易出现的bug集合，以及解决方法中的 笔者的开发环境为： 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  ubuntu18.04
  PyTorch 1.1.0
  anaconda
  opencv-python
  tqdm
  matplotlib
  pycocotools
  详细请参考：

  Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集
  • 问题1：AssertionError: Shapefile out of sync, please delete data/test.shapes and rerun
    
    这个问题的话需要将data文件下的test.shapes删了，再重新运行makeTxt.py和voc_labels.py即可。报错的原因：因为Shapefile的不同步，可能用于训练其他的任务，没有即使的改回来导致的。
  • 问题2：在生成将voc生成txt时，打开txt后是空白
    
    这是因为voc_label.py下的classes = [“name”] 和你标注的不一致。例如，使用labelImg标注的为face,那么你在编写时就应该在voc_label.py下写classes = [“face”]
  • 问题3：可视化，记得有一个学姐问我，咋不可以可视化，我当时忘了，导致她花了很长时间去解决这个bug，很尴尬，心疼学姐，哈哈哈。。。。
    其实很容易解决，只需要在训练完成后，打开命令行输入命令：

  python3 -c "from project import utils; utils.plot_results()"
  

  即可在根目录下看到。
  
  

  • 问题4 windows环境下路径问题
  • 问题描述：有些小伙伴在按照笔者的步骤进行自定义数据集训练时，出现了如下的报错信息：
    
  • 问题的原因：由于笔者是在linux环境下进行的实验，所以没有出现这种情况。这个问题出现的原因是由于windows系统部分符号的不敏感，所以导致这种情况。
  • 解决方法：
    打开dataset.py，把162行换成163行即可
    
    总结：由于笔者能力有限，在叙述上难免有不准确的地方，还请谅解。最后希望疫情快快结束，祝武汉加油，一线的工作者你们辛苦了！！！！！！

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^