解决can not train without labels

参考博客：训练自己的yolo v5模型出现AssertionError: train: No labels（已解决，亲测有效）
问题：
在这里插入图片描述
在本机训练也遇到同样的问题
Can not train without labels
在这里插入图片描述

解决办法：
方法一：
在datasets.py文件中 CTRL+f找到define labels

把374行的images改为自己存放图片的文件夹名称Images

在这里插入图片描述
这样试一下 就运行成功了
改bug的路很艰辛 遇到一个解决一个

方法二：
看一下自己数据集生成的test.txt文件 里面存放在图片的地址
我的数据集地址在e盘的Datasets里 但是前面却有了项目的地址，应该把前面项目的地址去掉
在这里插入图片描述
我们打卡xml转yolo的文件 看下面标红框的这一句
前面的abs_path就是原始项目的地址 我们需要把这一部分注释掉
在这里插入图片描述
改为下面的这个样子
在这里插入图片描述

把之前的test.txt train.txt val.txt删掉 重新运行xml2yolo.py后会生成新的txt文件，如下图所示，现在位置就对了
在这里插入图片描述

# python # 深度学习 # 开发语言
GitHub 加速计划 / yo / yolov5
49.33 K
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yolov5 - Ultralytics YOLOv8的前身，是一个用于目标检测、图像分割和图像分类任务的先进模型。
最近提交(Master分支：1 个月前 )
94a62456 * fix: quad training * fix: quad training in segmentation 21 小时前
abdfbd68 Refactor code for speed and clarity 23 小时前
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