fondo:
Dominé las herramientas relacionadas con la visión artificial en respuesta a las necesidades de la escuela, por lo que seguí los pasos de los grandes paso a paso sin ninguna base. Detección de objetivos: le enseñaré a usar yolov5 para entrenar su propio modelo de detección de objetivos
Debido a cambios de versión y otras razones, encontrará muchos problemas que el autor original no tenía. Aquí seguimos los pasos del autor original para configurar yolov5 y resumimos los problemas que el autor original no ha encontrado.
Pregunta 1: Al compilar por primera vez, se informa el error ModuleNotFoundError: No se informa ningún módulo llamado 'antorcha'
Esta es la razón por la que pytorch no se ha descargado correctamente. En este momento, no busque en Internet para descargar el paquete pytorch, sino que debe continuar descargándolo en Anaconda. Porque su objetivo final no es descargar el paquete pytorch, sino completar la instalación de CUDA y cudnn a través de Anaconda.
Lo que cabe señalar aquí es que, aunque el autor original utilizó la Fuente Tsinghua, lo intentó muchas veces y aún así no pudo resolverlo. No necesito Tsinghua Source aquí, es decir, copie todas las instrucciones del sitio web . Una descarga fue exitosa.
Al mismo tiempo, el autor descargó dos entornos, pytorch y paddle, pero solo el primero se utilizó para este proyecto.
Tenga en cuenta que se quedará atascado en el entorno de resolución. Este es un fenómeno normal. No salga. Puedes buscarlo y resolverlo tú mismo. Yo no hice este paso aquí. Tomará varias horas resolverlo.
Problema 2: No se puede instalar el paquete 'opencv-python'thop' pycocotools' mediante pip
Este problema contiene muchos informes de errores, que se pueden dividir aproximadamente en dos categorías: "ModuleNotFoundError: No hay módulo llamado '******'" y "ERROR: Requisito no válido:'******'". La primera es que el paquete de software no se descargó y la segunda es que decía que se descargó, pero se descargó el paquete incorrecto. Los tres paquetes 'opencv—python', 'thop' y 'pycocotools' no se pueden descargar directamente a través de pip debido a la versión, el entorno y otras razones.
Para el paquete " opencv-python ", consulte la versión alta de Python (versión 3.9) para instalar la biblioteca opencv y la biblioteca skimage (biblioteca scikit_image) en anaconda . Ha escrito muchos intentos de resolver muchos problemas , que se pueden refinar directamente para : Descárgalo del sitio web
pip install D:\dependencies\opencv_python-4.5.5-cp38-cp38-win_amd64.whl
Nota: Al abrir la terminal aquí, recuerde usar conda enable pytorch para cambiar al entorno de pytorch. Recuerde modificar la ruta y el nombre del archivo en el código.
Para thop, consulte python para instalar thop
El artículo es muy claro, solo síguelo.
Para pycocotools, consulte la solución al error pycocotools>=2.0 al reproducir yolov5 en Win10
El mismo artículo lo dice muy claro, solo síguelo. Sólo ve y mira su 3.2.
Pregunta 3: CalledProcessError: el comando 'pip install 'protobuf<3.20,>=3.9.2'' devolvió un estado de salida 1 distinto de cero.
Si encuentra este error, puede que sea el problema más desagradable. Porque si la versión de Python es mayor o igual a 3.9, es necesario reducir la versión. . . Al menos eso es lo que hago.
En primer lugar, este error probablemente signifique que la versión del paquete protobuf es incorrecta y solo admite la versión 3.9.2.
Este paquete se descarga siguiendo el tensorboard de pip>=2.4.1. La versión descargada es la última versión, la mía es la versión 3.20.1. En este momento, solo necesita descargar el paquete protobuf de la versión 3.9.2 desde la interfaz de configuración del paquete de software del intérprete.
Simplemente seleccione 3.9.2 en la versión especificada.
(Si tiene éxito, no necesita leer lo siguiente)
Si su versión de Python es 3.9 o superior, la instalación fallará y se informará un error:
Tenga en cuenta que la versión de Python admitida por protobuf == 3.9.2 es hasta 3.8. Aquí debe comenzar creando un nuevo entorno de pytorch y bajar la versión de Python.
Pregunta 4: Error "AssertionError: Imagen no encontrada+ruta de imagen inexistente"
Este error solo existe cuando se utiliza el conjunto de datos de otra persona.
Para obtener soluciones, consulte AssertionError: Imagen no encontrada YOLOv5-5.0/VOCdevkit/images/train/0.jpg
El artículo es muy claro, solo síguelo y elimínalo. También probé algunos métodos de otros blogueros, pero el enlace de arriba es el más simple y efectivo.
Nota 5: 报错AttributeError: No se puede obtener el atributo 'SPPF' en <módulo 'models.common' de 'D:\\yolov5-5.0\\models\\common.py'>
Este código de descripción de error descarga la última versión de yolo del modelo.
Para obtener soluciones, consulte AttributeError: No se puede obtener el atributo 'SPPF' en <módulo 'models.common' de 'H:\\yolov5-5.0\\models\\
El artículo es muy claro, solo síguelo.
Existe una forma aparentemente mejor de recopilar información, el enlace es el siguiente, pero el método anterior es factible para pruebas personales. AttributeError: No se puede obtener el atributo 'SPPF' cuando se ejecuta yolov5-5.0. Solución correcta
Pregunta 6: Se produce un error al ejecutar inmediatamente: RuntimeError: el tipo de resultado Float no se puede convertir al tipo de salida deseado__int64
Este error es un problema de conversión de tipos. Es un problema del propio yolov5, pero no sé por qué el autor original no lo encontró, debería ser un problema causado por diferentes versiones.
Para obtener soluciones, consulte RuntimeError: el tipo de resultado Float no se puede convertir al tipo de salida deseado __int64 solución de error.
El artículo es muy claro, solo síguelo. Tenga en cuenta que el valor de retorno posterior no pertenece a la función for.