在使用YOLOv5训练数据集的过程中，有可能会出现不加载训练集或者验证集标签的情况，导致无法训练。关于训练集无法加载标签，Franpper在之前的一篇博客中提出了一种可能原因，详见使用YOLOv5检测大宽高比（细长目标）时无法检测问题的解决方法
https://blog.csdn.net/weixin_58283091/article/details/128441085?spm=1001.2014.3001.5501
接下来Franpper为大家介绍一种可能导致验证集无法加载标签的原因。
在YOLOv5中使用k-means聚类算法生成更符合当前数据集的anchor boxes，具体的生成方式Franpper以后再给大家介绍，总之这个算法会通过统计数据集中标注框的大小最终返回9个不同大小的anchor。假如数据集中的标注框不足以支持聚类算法生成anchor时，就会采用默认大小的anchor，见下图：
那么问题来了，在使用默认大小的anchor时，假如自己数据集中的目标与这些预选框差别很大（比如一个细长条的目标），在训练过程中验证的时候就无法生成Labels，当然就无法计算得分，也不能正常训练了。如下图：
如何解决这个问题呢？出现这种问题的原因大多是数据集中标注框大小都十分接近且为几种固定大小的标注框，尤其是在标注过程中使用复制粘贴标注框的方式。只要在标注过程中复制粘贴标注框一段时间后，稍微调整一下标注框的大小，使最终数据集中标注框的大小是多种多样的，就能解决这个问题。
祝大家成功！！！