出现这种问题一般都是一下这几点原因，现在教大家如何解决，逐个排除。
第一点：先查看自己的.yaml文件中添加的数据路径中的文件中的图片路径是否正确。
这个一般是有两种添加方法，一个是直接添加图片的文件夹路径，这种方法出现无labels的情况一般就不是这里的问题。
另一种方法是添加train.txt文本文件，train.txt中的文件内容是用于训练的图片路径，检查train.txt文件中的图片路径是否正确。
第二点：
在项目中找到datasets.py文件，此文件在utils下。
在datasets.py文件中找到img2label_paths(img_paths）函数，如下。
def img2label_paths(img_paths):
# Define label paths as a function of image paths
sa, sb = f'{os.sep}images{os.sep}', f'{os.sep}labels{os.sep}' # /images/, /labels/ substrings
return [sb.join(x.rsplit(sa, 1)).rsplit('.', 1)[0] + '.txt' for x in img_paths]
将images改成自己的图片所在的文件夹名称，labels同理。
最后删掉生成的.cache文件。重新train，看是否解决。
出现这种问题最可能的原因就是以上所说的两点，出现问题先别乱叫，仔细查看路径，仔细查看路径，仔细查看路径，确定都没有错误的时候在乱叫。