未找到数据集..缺少路径..使用 yolo v8 训练模型时

Question

代码单元-

    from ultralytics import YOLO
    model = YOLO("yolov8n.pt")
    results =  model.train(data="/workspace/awadh/nvidia/apis_mellifera/v8/datasets/Apis_mellifera_IIT_front_view-1/data.yaml", epochs=200, batch=16, imgsz=640)

显示错误-

/usr/local/lib/python3.8/dist-packages/ultralytics/yolo/data/utils.py in check_dataset_yaml(dataset, autodownload)
    232                 LOGGER.warning(msg)
    233             else:
--> 234                 raise FileNotFoundError(msg)
    235             t = time.time()
    236             if s.startswith('http') and s.endswith('.zip'):  # URL

FileNotFoundError: 
Dataset '/workspace/awadh/nvidia/apis_mellifera/v8/datasets/Apis_mellifera_IIT_front_view-1/data.yaml' not found ⚠️, missing paths ['/workspace/awadh/nvidia/Species_detection/Apis_Mellifera/y8/datasets/Apis_mellifera_IIT_front_view-1/valid/images']

因此，同一行代码在 google colab 中工作，但是当我使用 jupyter 时它不起作用。数据集存在于文件位置中，但出现了此错误。

Answer 1

我发现您可以将数据集包含在“数据集”目录的根目录中。

这是您在“数据集”目录中应遵循的文件夹结构：

data.yaml
train
-images
-labels
test
-images
-labels
valid
-images
-labels

对于您的训练，请检查您的数据集是否位于“datasets/data.yaml”

之后，您可以使用此命令来训练您的数据集：

yolo task=detect mode=train model=yolov8s.pt data=datasets/data.yaml epochs=100 imgsz=640

来源

Answer 2

我遇到了同样的问题 - 都在 colab 中工作，但在 Docker 上运行时找不到路径（明确抱怨验证路径）。设置完整路径解决了我的问题。比如说，在您的示例中，您应该将 data.yaml 更改为：

火车： /workspace/awadh/nvidia/Species_detection/Apis_Mellifera/y8/datasets/Apis_mellifera_IIT_front_view-1/train/images val：/workspace/awadh/nvidia/Species_detection/Apis_Mellifera/y8/datasets/Apis_mellifera_IIT_front_view-1/valid/images 测试：/workspace/awadh/nvidia/Species_detection/Apis_Mellifera/y8/datasets/Apis_mellifera_IIT_front_view-1/test/images

Answer 3

我在使用 ultralytics 8.0.22 的云 GPU 实例上发生了这种情况。降级到 ultralytics 8.0.20 运行 pytorch/pytorch Docker 镜像为我解决了这个问题。

pip uninstall ultralytics
pip install ultralytics==8.0.20

但是，在我运行 MacOS Ventura (Apple Silicon) 的本地计算机上，此问题仍然存在。