YOLOv5使用二期

简述

遇到了至少8个ERROR😅，好在解决的都很迅速，这次使用，用到了给视频打标的功能，任务算是完成的比较好的吧。

流程

1. 试运行train.py，遇到ERROR1，具体解决过程参考该文档 ，很容易解决，以下为报错：

wandb: ERROR api_key not configured (no-tty). call wandb.login(key=[your_api_key])

2. 配置环境，遇到ERROR2，具体解决过程直接翻到ERROR部分看，以下为报错：

# numpy版本太新
`np.int` was a deprecated alias for the builtin `int`. To avoid this error in existing code, use `int` by itself.
# 新版torch不会自动转换浮点型为整型
RuntimeError: result type Float can‘t be cast to the desired output type __int64

3. 觉得自己打标太麻烦，参照了该视频 ,采用边训练边打标的模式，节约时间成本（这周真的太忙了，而且因为任务的特殊性，是标注叶子，打标也很麻烦），以下是使用的对应文件及其需要导出的参数：

   python .\detect.py –-save-txt

4. 采用上面办法，又遇到问题，这次是pillow的版本太高导致的，归类为ERROR3，解决方案 报错如下：

   DLL load failed while importing _imaging

5. 决定放弃之前想省事的想法，原因如下：

   我们打标的对象是叶子，用上述方法，打了之后，需要自己筛选，其实花的时间和精力更大。

   不代表这种方法不能用，作为一个循环打标法，对于打标对象如果在图里面比较分散，这种方法是很实用，很省事的。

6. 时间不太多，打了50＋的图就打算拿来先训练了，遇到ERROR4，解决办法就是吧bitch-size改小，降低最大使用内存。

   RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 16272) exited unexpectedly

7. 启动detect.py，出现一个模块不联网启动不了这个包的问题，联网解决。

8. 发现任务搞错了，重新打标，认清任务目标之后，发现任可以沿用3的方法，借用LL打的标之后，继续进行训练，出现ERROR5，以下是内容：

   WARNING: NMS time limit 10.0s exceeded

   

   具体原理是进行NMS的时间阈值太短，需要调高阈值，具体解决过程看ERROR PART。

9. 后面又出现以下ERROR6，网上的说法是opencv里面多线程套了多线程，所以导致程序卡死，尝试把上一步的time_limit改小，有可能是开太大了，现在从1000.0秒改成100.0秒，暂时能正常工作。

   cv2.error: Caught error in DataLoader worker process 5.

10. 又出现两个新error，其一是检测图片有可能损坏，为下图，报错为Corrupt JPEG data: 2 extraneous bytes before marker 0xd9，其二仍是9的问题，查看一篇文章 ，发现yolo会自动帮我们跳过这些损坏的图片，遂不处理，9的问题则限制最大多线程，具体参考这篇文章，剩下解决过程在ERROR6。

    

11. 解决了一直都有的一个ERROR，称其ERROR7，一直没影响就没管，解决方法放ERROR，报错如下：

    AttributeError: 'FreeTypeFont' object has no attribute 'getsize'

12. 执行train.py，生成的训练成果除了train_loss，val_loss有点训练不充分，其他的数据都比较正常：

    

13. 更改detect.py中pause_opt函数中的--save-txt参数，添加default = True来在运行detect.py时自动保存标签，来辅助打标，在150张量级的训练之后，准确率已经相当高了，只有一两个是没有标上的。

修改后参数表

无关紧要的就不在这里面了，都是默认参数

• train.py

parser.add_argument('--epochs', type=int, default=400)

• scratch.yaml

lr0: 0.02  # initial learning rate (SGD=1E-2, Adam=1E-3)
lrf: 0.2  # final OneCycleLR learning rate (lr0 * lrf)
degrees: 0.1  # image rotation (+/- deg)
shear: 0.1  # image shear (+/- deg)
perspective: 0.01  # image perspective (+/- fraction), range 0-0.001

ERROR

1. wandb: ERROR api_key not configured (no-tty). call wandb.login(key=[your_api_key])

   其实就是这个叫wandb的东西没登录上，按照我给的解决文档 很快就搞定了

2. numpy版本太新

   

   解决方案，根据你安装的YOLO包的requirement.txt去换numpy版本，以下提供几个可用命令

   pip uninstall packname
   # pip卸载指定包
   pip install packname==version_number
   # pip安装制定版本的包

   途中重装了很多次包，找到比较稳定的版本：1.20.3（谢谢你浪费我那么久来试😅）

• 新版torch不会自动转换浮点型为整型

  解决方案

3. DLL load failed while importing _imaging

   pillow版本过高导致的，参考该文档 ，看看对应python版本，降一降版本就行了

4. bitch-size开太大

   RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 16272) exited unexpectedly

   我的卡太垃圾了，显存遭不住😩

   参考文档

5. NMS时间阈值太低

   WARNING: NMS time limit 10.0s exceeded

   需要修改一个叫做time_limit，具体原理在这篇文章 ，但是我用的版本time_limit参数设置不在val.py里面，而是在general.py里面，具体位置如下：

   

6. OpenCV多线程超时

   cv2.error: Caught error in DataLoader worker process 5.

   更改一个叫做workers的参数，这个直接在train.py的parse_opt函数里面可以找到，在下图最后一行，把默认值 (default) 改成比较小的数值就行了，为0则直接是关闭多线程。

   灵感文档

   

7. 找不到名为getsize的对象

   AttributeError: 'FreeTypeFont' object has no attribute 'getsize'

   原理是pillow在10.0版本之后删除了getsize的功能，你的解释器应该找不到这个方法，getsize()的目的是为了获取字体宽度 (w) 和高度 (h) ，大部分的文章都会叫你pillow降级，但是一个配好的环境，换一个版本的库可能就会运行不了，所以将报错的所有位置的getsize()换成以下形式代码即可：

   # w,h = font.getsize(text) 更改前
   
   box = font.getbbox(text)
   w, h = box[2] - box[0], box[3] - box[1]

   笔者的只在plots.py中找到两处：

   

[解决方法](https://blog.csdn.net/qq_63034152/article/details/131626091)：该篇文章的评论区的大神提到的方法

配置

• 系统环境：win11家庭版

• 英伟达显卡：GeForce RTX 3050

• YOLOv5：6.0

• pytorch:2.2.2