yolov5有close_mosaic吗

时间: 2025-02-01 15:25:16 浏览: 105
### 关于YOLOv5中的`close_mosaic` 在YOLOv5中并未内置名为`close_mosaic`的参数[^1]。此功能是在后续版本如YOLOv8中引入的一项改进措施，用于优化训练过程特别是接近结束阶段的表现。 对于希望实现类似效果（即，在训练后期关闭马赛克数据增强）的YOLOv5用户来说，可以通过自定义配置文件或修改源码来达到目的。具体做法涉及调整数据加载器部分代码逻辑，使得能够在设定好的一定数量的最后一轮次内停止应用马赛克增强技术。 如果想要直接利用官方支持的功能而不需改动底层代码，则建议升级到更新版本比如YOLOv8，其中已经包含了这一特性并允许通过简单设置参数的方式控制其行为。 ```python # 修改后的YOLOv5训练脚本片段示例，模拟close_mosaic的效果 from pathlib import Path import sys FILE = Path(__file__).resolve() ROOT = FILE.parents[0] # YOLOv5 root directory if str(ROOT) not in sys.path: sys.path.append(str(ROOT)) # add ROOT to PATH from utils.datasets import LoadImagesAndLabels from models.yolo import Model def custom_train(data, cfg, weights='', batch_size=16, epochs=300, close_mosaic_epochs=0): dataset = LoadImagesAndLabels( path=data, img_size=(640, 640), augment=True, hyp={'mosaic': True}, # 默认开启mosaic ) for epoch in range(epochs): if epoch >= (epochs - close_mosaic_epochs): # 当到达指定轮数时关闭mosaic dataset.hyp['mosaic'] = False # 继续其他训练循环... ```
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yolov9-Pytorch源代码

YOLOv9的核心思想是将目标检测任务转化为一个回归问题，通过将图像分成不同的网格单元，并预测每个单元中是否存在目标以及目标的位置和类别。与传统的滑动窗口方法相比，YOLOv9能够在一次前向传播中同时预测多个目标...
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基于YOLOv5+OpenCV实现人员溺水检测系统python源码(含模型+pyqt5界面+评估指标曲线+操作使用说明).zip

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超详解- Yolov8模型手把手调参

close_mosaic: 10 关闭马赛克数据增强的epoch数。 ###### 4.2.24. resume: False 是否从断点继续训练。 ###### 4.2.25. amp: True 是否启用自动混合精度训练。 ###### 4.2.26. fraction: 1.0 使用数据集的...

yolov8 close_mosaic

值得注意的是，默认情况下YOLOv8会在接近训练结束前一定数量的epochs自动停止使用Mosaic增强（即所谓的close_mosaic）。这意呸着即使未手动将其设为零，程序也会按照预设逻辑逐渐减少直至最终阶段完全取消这种增强...

close_mosaic=300

首先，用户提到的close_mosaic参数可能是指在某些图像处理框架中（比如YOLOv5、YOLOv8等目标检测模型中的马赛克数据增强）用于控制何时停止使用马赛克增强的选项。通常在训练神经网络时，马赛克数据增强会在训练初期...

yolov9的train_dual.py源代码

parser.add_argument('--close-mosaic', type=int, default=15, help='disable mosaic augmentation after this epoch') opt = parser.parse_args() return opt if __name__ == "__main__": opt = parse_opt...

import warnings from ultralytics import YOLO warnings.filterwarnings('ignore') if __name__ == '__main__': model = YOLO(model=r'C:\pyCharmProject\trafficSignDetection\ultralytics\ultralytics\cfg\models\11\yolo11.yaml') # model.load('yolo11n.pt') # 加载预训练权重,改进或者做对比实验时候不建议打开，因为用预训练模型整体精度没有很明显的提升 model.train(data=r'C:\pyCharmProject\trafficSignDetection\ultralytics\data.yaml', imgsz=640, epochs=300, batch=16, workers=0, device='0', optimizer='SGD', close_mosaic=10, resume=False, project=r'C:\pyCharmProject\trafficSignDetection\ultralytics\runs\train', name='yolov11n', single_cls=False, cache=False, ) 上面时我的训练代码，为什么运行该代码会自动下载yolov11n.pt权重

好的，我现在需要解决用户的问题：为什么在使用Ultralytics YOLO进行自定义模型训练时，没有加载本地配置却自动下载yolov11n.pt权重文件？ 首先，我需要回忆用户提供的引用内容。引用[1]和[2]提到，使用model='...

# -*- coding: utf-8 -*- import warnings warnings.filterwarnings('ignore') from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO(model=r'H:\yolo\new-yolov8\ultralytics-main\ultralytics\cfg\models\v8\yolov8.yaml') # model.load('yolov8n.pt') # 加载预训练权重,改进或者做对比实验时候不建议打开，因为用预训练模型整体精度没有很明显的提升 model.train(data=r'data.yaml', imgsz=640, epochs=50, batch=4, workers=0, device='', optimizer='SGD', close_mosaic=10, resume=False, project='runs/train', name='exp', single_cls=False, cache=False, )

close_mosaic设为10，在最后10个epoch关闭马赛克数据增强，可能提升训练稳定性。resume为False，表示不继续之前的训练，如果中途中断需要恢复，可以设为True。 Project和name指定输出目录，用户需要确保路径存在。...

from ultralytics import YOLO if __name__ == '__main__': model = YOLO("./model/gam.yaml") model.load(r'yolo11s.pt') train_results = model.train( data="data/nut.yaml", epochs=200, imgsz=320, batch=16, device="cuda:0", single_cls=False, optimizer='SGD', workers=6, project='results/train', name='gam', resume=False, amp=False, close_mosaic=15, )

我需要确认每个参数的作用，比如single_cls是否表示单类别分类，optimizer选择SGD，以及close_mosaic的作用。接下来，要解释代码的功能：使用YOLOv8架构，基于gam.yaml的模型配置，加载预训练的yolo11s.pt权重，在...

D:\miniconda3\envs\torch\python.exe D:\ultralytics-8.2.82\test.py Ultralytics YOLOv8.2.82 🚀 Python-3.8.20 torch-2.0.1+cu118 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4060 Laptop GPU, 8188MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=yolov8n.yaml, data=D:\ultralytics-8.2.82\ultralytics\cfg\datasets\VOC.yaml, epochs=10, time=None, patience=100, batch=-1, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=None, name=train, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=None, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None

以下是针对您的具体环境（Python 3.8.20、Torch 2.0.1+cu118、CUDA 支持的 NVIDIA GeForce RTX 4060 显卡），解决此问题并成功配置 Ultralytics YOLOv8 训练代码的方法。 #### 安装 tqdm 库 为了解决 No module ...

(ultralytics-main) E:\BaiduNetdiskDownload\YOLOv8\ultralytics-main>yolo detect train data=datasets/coco128/luosi/luosi.yaml model=yolov8n.pt pretrained=ultralytics/yolov8n.pt epochs=20 batch=4 lr0=0.01 device=0 Transferred 355/355 items from pretrained weights Ultralytics 8.3.85 🚀 Python-3.8.8rc1 torch-2.1.0+cu121 CUDA:0 (NVIDIA GeForce GTX 1050 Ti, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=yolov8n.pt, data=datasets/coco128/luosi/luosi.yaml, epochs=20, time=None, patience=100, batch=4, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=0, workers=8, project=None, na me=train2, exist_ok=False, pretrained=ultralytics/yolov8n.pt, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False , freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True , show_boxes=True, line_width=None, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=True, opset=None, workspace=None, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_ep ochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, bgr=0.0, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, copy_paste_mode=flip, auto_augment=randaugment, erasing=0.4, crop_fraction=1.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=runs\detect\train2 Overriding model.yaml nc=80 with nc=5

close_mosaic=50 上述命令设置了基本的训练环境并指定了特定的学习率和其他重要参数。 #### 自动标注工具 如果尚未完成数据集的手动标注工作，则可考虑利用YOLO系列支持的一些自动化工具来进行初步标记处理。...

(mypytorch) C:\Users\as729>yolo detect train data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt epochs=150 imgsz=640 batch=16 patience=150 project=C:/ultralytics/runs/visdrone name=yolov8s Ultralytics YOLOv8.0.139 Python-3.9.17 torch-2.0.1 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, 4096MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=C:/ultralytics/ultralytics/weights/yolov8s.pt, data=C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml, epochs=150, patience=150, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=C:/ultralytics/runs/visdrone, name=yolov8s, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, show=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, vid_stride=1, line_width=None, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, boxes=True, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=C:\ultralytics\runs\visdrone\yolov8s5 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 123, in __init__ self.data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 196, in check_det_dataset data = check_file(dataset) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\utils\checks.py", line 330, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 197, in _run_module_as_main return _run_code(code, main_globals, None, File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\runpy.py", line 87, in _run_code exec(code, run_globals) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 410, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 367, in train self.trainer = TASK_MAP[self.task][1](overrides=overrides, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\as729\.conda\envs\mypytorch\lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 127, in __init__ raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C:\Users\as729\ultralytics\ultralytics\datasets\new.yaml' error 'C:/Users/as729/ultralytics/ultralytics/datasets/new.yaml' does not exist

如果你确定文件的绝对路径是正确的，但仍然找不到文件，有几个可能的原因： 1. 文件确实不存在：再次确认文件是否存在于指定的路径。你可以手动浏览到该路径，并验证文件是否存在。如果文件确实不存在，你需要创建...

root@autodl-container-768d419687-d943df15:~# python /tmp/pycharm_project_490/train_v8.py WARNING ⚠️ no model scale passed. Assuming scale='n'. Transferred 319/391 items from pretrained weights New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.86 available 😃 Update with 'pip install -U ultralytics' Ultralytics 8.3.8 🚀 Python-3.12.3 torch-2.3.0+cu121 CPU (Intel Xeon Platinum 8352V 2.10GHz) engine/trainer: task=detect, mode=train, model=ultralytics/cfg/models/v8/yolov8.yaml, data=datasets/data.yaml, epochs=150, time=None, patience=100, batch=4, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=None, name=train_v84, exist_ok=False, pretrained=yolov8n.pt, optimizer=SGD, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, show_boxes=True, line_width=None, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=True, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, bgr=0.0, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, copy_paste_mode=flip, auto_augment=randaugment, erasing=0.4, crop_fraction=1.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=runs/detect/train_v84 Tra

而引用[3]提到YOLOv5在加载YouTube视频时的处理，虽然不直接相关，但说明模型初始化时的参数设置很重要，需要正确配置。 总结下来，解决警告的方法就是正确指定模型规模或加载预训练模型，解决更新提示则是升级库...

root@autodl-container-66714e9483-10b55d3d:~/ultralytics-main/ultralytics-main# python train.py WARNING ⚠️ no model scale passed. Assuming scale='n'. Ultralytics YOLOv8.2.74 🚀 Python-3.12.3 torch-2.3.0+cu121 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 24210MiB) CUDA:1 (NVIDIA GeForce RTX 4090 D, 24210MiB) engine/trainer: task=detect, mode=train, model=/root/ultralytics-main/ultralytics-main/ultralytics/cfg/models/v8/SPD-Conv+PCAA.yaml, data=/root/ultralytics-main/DIOR.yaml, epochs=150, time=None, patience=100, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=0,1, workers=4, project=runs/train, name=exp9, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=SGD, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=0, resume=None, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, show_boxes=True, line_width=None, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.001, lrf=0.0001, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, bgr=0.0, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, auto_augment=randaugment, erasing=0.4, crop_fraction=1.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=runs/train/exp9 WARNI

例如，在模型的YAML文件中明确设置scales参数，或者在加载模型时指定带有规模字母的预训练权重文件，如'yolov8m.pt'中的'm'。 此外，用户提供的代码示例中，模型加载时使用的是'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8m....

训练模型时python train_dual.py --workers 4 --device 0 --batch 4 --data ../widerface.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights '' --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 出现报错error: argument --weights: expected one argument 请补全--weights 参数

-batch 4 --data ../widerface.yaml --img 640 --cfg models/detect/yolov9-c.yaml --weights pretrained_weights.pt --name yolov9-c --hyp hyp.scratch-high.yaml --min-items 0 --epochs 500 --close-mosaic 15 ...

yolov5胶囊检测

### 实现YOLOv5进行胶囊检测 为了使用YOLOv5实现胶囊检测，需遵循特定的数据准备、模型配置以及训练流程。以下是详细的说明： ...- 关闭马赛克数据增强功能(close_mosaic)可以在某些特定应用场景下改善泛化能力。

PS E:\ultralytics> yolo task=detect mode=train model=./yolov8n.pt data=dataset.yaml epochs=30 workers=1 batch=16 Ultralytics 8.3.93 🚀 Python-3.12.8 torch-2.6.0+cpu CPU (AMD Ryzen 5 5600H with Radeon Graphics) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=./yolov8n.pt, data=dataset.yaml, epochs=30, time=None, patience=100, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=- 1, cache=False, device=None, workers=1, project=None, name=train, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, sing le_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=No ne, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames= False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, show_boxes=True, line_width=None, format=torchscript, keras=False, opt imize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=True, opset=None, workspace=None, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epo chs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, transla te=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, bgr=0.0, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, copy_paste_mode=flip, auto_augment=randaugment, erasing=0.4, crop_fraction=1.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=runs\detect\train Traceback (most recent call last): File "E:\新建文件夹 (2)\Lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 574, in get_dataset data = check_det_dataset(self.args.data) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\新建文件夹 (2)\Lib\site-packages\ultralytics\data\utils.py", line 336, in check_det_dataset raise SyntaxError(emojis(f"{dataset} 'names' length {len(data['names'])} and 'nc: {data['nc']}' must match.")) SyntaxError: dataset.yaml 'names' length 31 and 'nc: 3' must match. The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "<frozen runpy>", line 198, in _run_module_as_main File "<frozen runpy>", line 88, in _run_code File "E:\新建文件夹 (2)\Scripts\yolo.exe\__main__.py", line 7, in <module> File "E:\新建文件夹 (2)\Lib\site-packages\ultralytics\cfg\__init__.py", line 987, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\新建文件夹 (2)\Lib\site-packages\ultralytics\engine\model.py", line 785, in train self.trainer = (trainer or self._smart_load("trainer"))(overrides=args, _callbacks=self.callbacks) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\新建文件夹 (2)\Lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 137, in __init__ self.trainset, self.testset = self.get_dataset() ^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "E:\新建文件夹 (2)\Lib\site-packages\ultralytics\engine\trainer.py", line 578, in get_dataset raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'dataset.yaml' error dataset.yaml 'names' length 31 and 'nc: 3' must match.

嗯，用户在执行YOLOv8训练时遇到了错误，提示数据集中的'names'长度31和'nc:3'不匹配。我需要先理解这个错误的具体原因。首先，'nc'应该是数据集中类别的数量，而'names'是类别名称的列表。这里显示names有31个，而...

E:\anaconda\envs\cycy\python.exe C:\Users\14480\Desktop\毕设\ultralytics\ultralytics-main\train.py New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.90 available 😃 Update with 'pip install -U ultralytics' Ultralytics YOLOv8.2.50 🚀 Python-3.10.16 torch-2.6.0+cu118 CUDA:0 (GeForce GTX 1650 Ti, 4096MiB) Traceback (most recent call last): File "C:\Users\14480\Desktop\毕设\ultralytics\ultralytics-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 551, in get_dataset data = check_det_dataset(self.args.data) File "C:\Users\14480\Desktop\毕设\ultralytics\ultralytics-main\ultralytics\data\utils.py", line 269, in check_det_dataset file = check_file(dataset) File "C:\Users\14480\Desktop\毕设\ultralytics\ultralytics-main\ultralytics\utils\checks.py", line 509, in check_file raise FileNotFoundError(f"'{file}' does not exist") FileNotFoundError: 'C://Users//14480//Desktop//毕设//ultralytics//ultralytics - main//dataset//data.yaml' does not exist The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "C:\Users\14480\Desktop\毕设\ultralytics\ultralytics-main\train.py", line 12, in <module> model.train(data="C://Users//14480//Desktop//毕设//ultralytics//ultralytics - main//dataset//data.yaml", File "C:\Users\14480\Desktop\毕设\ultralytics\ultralytics-main\ultralytics\engine\model.py", line 644, in train self.trainer = (trainer or self._smart_load("trainer"))(overrides=args, _callbacks=self.callbacks) File "C:\Users\14480\Desktop\毕设\ultralytics\ultralytics-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 133, in __init__ self.trainset, self.testset = self.get_dataset() File "C:\Users\14480\Desktop\毕设\ultralytics\ultralytics-main\ultralytics\engine\trainer.py", line 555, in get_dataset raise RuntimeError(emojis(f"Dataset '{clean_url(self.args.data)}' error ❌ {e}")) from e RuntimeError: Dataset 'C://Users/14480/Desktop//ultralytics/ultralytics - main/dataset/data.yaml' error 'C://Users//14480//Desktop////ultralytics//ultralytics - main//dataset//data.yaml' does not exist engine\trainer: task=detect, mode=train, model=ultralytics/cfg/models/v8/yolov8n.yaml, data=C://Users//14480//Desktop//毕设//ultralytics//ultralytics - main//dataset//data.yaml, epochs=300, time=None, patience=100, batch=32, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=runs/train, name=exp6, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=SGD, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=0, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, show_boxes=True, line_width=None, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=False, opset=None, workspace=4, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup_momentum=0.8, warmup_bias_lr=0.1, box=7.5, cls=0.5, dfl=1.5, pose=12.0, kobj=1.0, label_smoothing=0.0, nbs=64, hsv_h=0.015, hsv_s=0.7, hsv_v=0.4, degrees=0.0, translate=0.1, scale=0.5, shear=0.0, perspective=0.0, flipud=0.0, fliplr=0.5, bgr=0.0, mosaic=1.0, mixup=0.0, copy_paste=0.0, auto_augment=randaugment, erasing=0.4, crop_fraction=1.0, cfg=None, tracker=botsort.yaml, save_dir=runs\train\exp6 进程已结束，退出代码为 1

如果路径和文件都检查没问题，则可能是 YAML 配置本身有问题或不完整。 --- ### 解决方案步骤： #### 步骤一：确认 data.yaml 文件是否存在 首先，请手动打开以下路径并验证文件存在与否： E:\Anaconda\...

我复制的源码from ultralytics import YOLO # Create a new YOLO model from scratch model = YOLO("yolo11n.yaml") # Load a pretrained YOLO model (recommended for training) model = YOLO("yolo11n.pt") # Train the model using the 'coco8.yaml' dataset for 3 epochs results = model.train(data="coco8.yaml", epochs=3) # Evaluate the model's performance on the validation set results = model.val() # Perform object detection on an image using the model results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg") # Export the model to ONNX format success = model.export(format="onnx")。但出现了一堆报错D:\anaconda3\envs\pytorch\python.exe E:\桌面\ultralytics-main\mytrain.py New https://pypi.org/project/ultralytics/8.3.92 available 😃 Update with 'pip install -U ultralytics' Ultralytics 8.3.81 🚀 Python-3.9.21 torch-2.5.0+cu118 CUDA:0 (NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, 6144MiB) engine\trainer: task=detect, mode=train, model=yolo11n.pt, data=coco8.yaml, epochs=3, time=None, patience=100, batch=16, imgsz=640, save=True, save_period=-1, cache=False, device=None, workers=8, project=None, name=train101, exist_ok=False, pretrained=True, optimizer=auto, verbose=True, seed=0, deterministic=True, single_cls=False, rect=False, cos_lr=False, close_mosaic=10, resume=False, amp=True, fraction=1.0, profile=False, freeze=None, multi_scale=False, overlap_mask=True, mask_ratio=4, dropout=0.0, val=True, split=val, save_json=False, save_hybrid=False, conf=None, iou=0.7, max_det=300, half=False, dnn=False, plots=True, source=None, vid_stride=1, stream_buffer=False, visualize=False, augment=False, agnostic_nms=False, classes=None, retina_masks=False, embed=None, show=False, save_frames=False, save_txt=False, save_conf=False, save_crop=False, show_labels=True, show_conf=True, show_boxes=True, line_width=None, format=torchscript, keras=False, optimize=False, int8=False, dynamic=False, simplify=True, opset=None, workspace=None, nms=False, lr0=0.01, lrf=0.01, momentum=0.937, weight_decay=0.0005, warmup_epochs=3.0, warmup

2. 使用更轻量模型（如yolov8n.pt代替yolov8x.pt） 3. 添加内存监控代码： python import torch print(f"GPU内存占用: {torch.cuda.memory_allocated()/1024**2:.2f} MB") --- ### **步骤3：验证...

要利用yolov5内置图像增强方案，是要通过调整内部代码参数来开启吗 还是它自己就会自动处理

根据之前的了解，YOLOv5在训练时默认启用了一些数据增强方法，如Mosaic和MixUp，无需用户手动开启。这些增强的强度和相关参数可能在代码中有默认值，用户可以根据需要调整这些参数。 然后，我需要考虑用户是否需要...

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