yolov8 ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)

根据引用\[1\]和\[2\]的信息，出现"ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)"错误是因为在test.py文件中的一行代码中，期望有3个值被解包，但实际上没有得到任何值。这个错误通常与数据集格式有关。 根据引用\[3\]的分析，可能的原因是数据集格式错误。YOLOv8和YOLOv7的数据集格式有所不同，YOLOv8的数据集中多了一个关键点状态的标注，包括0、1和2。其中，2表示标注且可见，1表示标注但被遮挡，0表示关键点不存在。 为了解决这个问题，你可以检查你的数据集是否符合YOLOv8的格式要求。确保每个样本都包含正确的关键点状态标注，并且没有缺失任何值。如果你使用的是YOLOv7的数据集，你可能需要对其进行相应的调整以适应YOLOv8的格式。 另外，你也可以查看其他可能导致这个错误的原因，比如检查代码中是否有其他地方导致了数据解包错误的情况。 总结起来，"ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)"错误通常与数据集格式有关，你需要检查数据集是否符合YOLOv8的格式要求，并确保没有缺失任何值。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [pycharm 训练YOLO模型时提示 ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)错误](https://blog.csdn.net/luoluoaiyuanyuan/article/details/128103085)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [YOLOv8进行关键点检测，使用自己的数据集，报错](https://blog.csdn.net/weixin_43501408/article/details/130810368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

### YOLOv8 中 `ValueError: not enough values to unpack (expected 3, got 0)` 错误解决方案 当遇到此错误时，表明在尝试解包某些值时未能获取足够的元素。具体来说，在YOLOv8的数据加载过程中出现问题，通常是由于数据集配置不当或数据预处理不正确引起的。 #### 数据集路径配置问题 如果`yaml`文件中的路径设置不正确，则可能导致程序无法找到相应的图像或标签文件。因此，建议仔细检查并确认`yaml`文件内的路径是否准确指向实际存在的目录和文件[^2]。 #### 文件编码与字符集兼容性 确保所有涉及的文件名及其内容不含特殊字符（尤其是中文），因为这些可能会引起解析失败。对于Windows操作系统而言，默认情况下可能采用不同的编码方式来保存文本文件；而Linux/MacOS则倾向于UTF-8编码。所以最好统一使用UTF-8格式存储相关文件，并避免任何非ASCII字符的存在[^1]。 #### 类别编号合法性验证 检查所有的类别ID均为正整数值。负数作为类别的表示形式是不允许的，这会干扰模型的理解过程，进而引发上述异常情况。可以通过手动审查标注工具导出的结果或是编写简单的脚本来过滤掉非法条目[^4]。 #### 归一化参数范围校验 针对边界框坐标进行归一化的操作时，务必保证最终得到的比例因子位于合理区间内——即介于(0, 1)之间。超出该区间的值同样会造成类似的错误消息显示出来。可以考虑调整原始尺寸或者重新计算比例关系以满足这一条件[^5]。 ```python def normalize_bbox(bbox, image_width, image_height): """ Normalize bounding box coordinates. Args: bbox (list): List containing four elements representing the original bbox [x_min, y_min, width, height]. image_width (int): Width of the input image. image_height (int): Height of the input image. Returns: list: Normalized bounding box with all values between 0 and 1. """ x_center = max(min((bbox[0] + bbox[2]/2)/image_width, 1), 0) y_center = max(min((bbox[1] + bbox[3]/2)/image_height, 1), 0) w_norm = min(bbox[2]/image_width, 1) h_norm = min(bbox[3]/image_height, 1) return [round(x_center, 6), round(y_center, 6), round(w_norm, 6), round(h_norm, 6)] ``` 通过以上几个方面的排查与修正措施，应该能够有效解决YOLOv8训练期间发生的此类价值错误。