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

早先写了一篇关于yolov3训练自己数据集的博文Pytorch实现YOLOv3训练自己的数据集

其中很详细的介绍了如何的训练自定义的数据集合，同时呢笔者也将一些容易出现的bug写在了博文中，想着的是可以帮助到大家。很荣幸这一篇博客收到了，大家的认可。最近一段时间有很多的学长、学姐、学弟、学妹询问其中出现的问题。可是问的都是我没有遇到过的，很尴尬

今天我花了一下午的时间，解决了这几个问题，接下来进行分享。

笔者的开发环境为：

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
  

  在这里插入图片描述
  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
  

  在这里插入图片描述
  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。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

• 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：
  

  在这里插入图片描述
• 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
  

  在这里插入图片描述
  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！！！！！！

image.png

欢迎关注公众号：陶陶name