labelme2coco数据集划分出错not enough values to unpack (expected 3, got 0)

    main()
  File "D:\mmdetection\data\labelme2coco.py", line 229, in main
    to_coco(args, y_train, train=True)
  File "D:\mmdetection\data\labelme2coco.py", line 161, in to_coco
    labels, captions, masks = zip(
ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)

在使用label2coco.py划分数据集时发生如上报错，一直不知道是什么原因，有没有大佬指教一下

该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：
根据报错信息可以看出，在to_coco函数中的zip函数返回值的数量不足3个，导致了报错。这可能是由于y_train参数传入的数据不完整导致的。

y_train参数是to_coco函数的第二个参数，在代码中被定义为：

y_train = glob.glob(os.path.join(args.labelme_folder, "*.json"))

该代码使用glob函数匹配指定目录下的所有.json文件，并将它们的文件路径存储在y_train中。因此，该错误可能是由于y_train中的文件数目不足导致的。

可以尝试打印y_train的长度，查看y_train中是否包含足够的文件。例如，在to_coco函数中添加以下代码：

print(len(y_train))

如果打印结果小于3，则需要检查输入的数据集是否完整。如果打印结果大于等于3，则可以检查zip函数的输入是否正确。可以在to_coco函数中添加以下代码，打印zip函数的返回值：

print(zip(labels, captions, masks))

如果打印结果中存在None值，则说明部分数据集缺失，需要检查输入的数据集是否完整。如果打印结果中不存在None值，则可以检查zip函数的输入是否正确。

需要注意的是，由于zip函数要求输入的数据具有相同的长度，因此在使用zip函数前需要确保输入的数据集长度相同。如果输入的数据集长度不同，可以使用zip_longest函数来填充缺失部分的数据。例如：

from itertools import zip_longest
labels, captions, masks = zip_longest(labels, captions, masks, fillvalue=None)

以上是一些可能的解决方案，可以根据具体情况进行尝试。如果仍然无法解决问题，可以提供更多的错误信息和代码，以便更好地帮助您解决问题。

如果以上回答对您有所帮助，点击一下采纳该答案～谢谢