调试YOLOv3/YOLOv5过程中遇到的问题汇总

今日立冬

yolov1

yolo1论文

https://www.bilibili.com/video/BV15w411Z7LG

yolo2论文

https://www.bilibili.com/video/BV1Q64y1s74K

yolo3论文

https://www.bilibili.com/video/BV1Vg411V7bJ

yolov3

yolo3视频

https://www.bilibili.com/video/BV1Hp4y1y788

源码地址

https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch

博客地址

https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/105310627

下载了好几个版本的yolo3，只有这个博主的成功了。问题在视频评论区，以及代码中都有解决方法。

yolov5

yolo5视频

https://www.bilibili.com/video/BV1tf4y1t7ru?p=1

官方项目地址

https://github.com/ultralytics/yolov5

标注数据集地址

https://www.makesense.ai/

c++生成工具

https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/visual-cpp-build-tools/

汇总了一下自己遇到的问题

bug1: pycococtools

pycococtools的安装包https://pan.baidu.com/s/1nWQdPRtGwNnOO2DkxRuGuA提取码：i5d7 安装完直接解压复制其中pycocotools两个文件夹到conda环境…\Lib\site-packages之中

bug2: Cant get attribute SPPF on module models.common from xxx\\common.py

https://blog.csdn.net/RooKichenn/article/details/120866650

bug3:RuntimeError: Given groups=1, weight of size 【512, 1024, 1, 1】, expected input【1, 512, 8, 8】 to have 1024 channels, but got 512 channels instead

parser.add_argument('--cfg', type=str, default='models/yolov5s.yaml', help='model.yaml path')

bug4: coco128

运行train.py的时候，数据集自动下载之后，工程文件下会出现coco128.zip文件，报未解压报错，解决方法：coco128.zip 解压到（yolov5-5.0文件夹同一目录下文件夹叫coco128),因为coco128.yaml需要去train: ../coco128/images/train2017/ # 128 images
val: ../coco128/images/train2017/ # 128 images

bug5:BrokenPipeError: 【Errno 32】 Broken pipe

根据文章https://blog.csdn.net/qq_33666011/article/details/81873217，我把workers改小了，暂时不报错了。

bug6：RuntimeError: [enforce fail at …\c10\core\CPUAllocator.cpp:72] data.DefaultCPUAllocator: not enough memory: you tried to allocate xxx bytes.

私以为设置的张量过大，导致内存分配不足，在train.py中把batchsize改小了