mmdetection训练出现：IndexError: list index out of range 错误文章目录：

1 问题分析1.1 尝试解决错误：第一次1.2 尝试解决错误：第二次 2 我的问题解决方式

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我的环境：

Ubuntu18.04TorchVision: 0.6.0OpenCV: 4.2.0MMCV: 0.5.5MMDetection: 2.0.0+d9c8f14MMDetection Compiler: GCC 7.5MMDetection CUDA Compiler: 10.2

训练的模型是：Retinanet

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1 问题分析

在使用mmdetection2.0框架训练目标检测模型时候，出现IndexError: list index out of range错误，具体内容如下图，首先从这个错误的类型我们可以看出是索引超过了列表的长度，导致IndexError错误。

1.1 尝试解决错误：第一次

根据这个错误，很容易想到是否是类别写的不正确，于是去检查如下三个文件：

mmdetection/mmdet/datasets/voc.py：中的CLASSED变量对应的类别是否正确mmdetection/mmdet/core/evaluation/class_names.py：voc_classes()函数返回的类别是否正确mmdetection/configs/_base_/models/retinanet_r50_fpn.py：中num_classes对应的类别数是否正确

结果反复检查了好几遍，还是没有解决这个问题，当然如果你遇到这个问题，很可能就是因为类别写的不对，你一定要仔细、仔细、仔细检查。

1.2 尝试解决错误：第二次

自己解决不了，于是就去逛github mmdetection的官网，然后乖乖查看issues，issues中好多说是类别的问题，还有一个人说是学习率太大导致的，我一脸迷惑，信以为真，就尝试了一下（参考）

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ONE YEARS LATER

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一顿尝试，最终还是不行，错误重现！！！

2 我的问题解决方式

我最开始编译的mmdetection环境路径为：

/home/shl/shl/mmdetection

但是我后面训练自己的另外一个数据集的时候，是直接把这个编译好的mmdetection拷贝一份出来，会出一定的问题，比如：

cp -r mmdetection mmdetection_clothes

然后在/home/shl/shl/mmdetection_clothes中修改类别，但是最终还是会去：/home/shl/shl/mmdetection/mmdet下面读取类别信息，用pip list 可以查看到mmdetection的路径

(mmdetection) shl@zfcv:~/shl/mmdetection$ pip list Package Version Location ---------------------- ------------------- ------------------------- absl-py 0.9.0 addict 2.2.1 cachetools 4.1.0 certifi 2020.4.5.1 chardet 3.0.4 click 7.1.2 cycler 0.10.0 Cython 0.29.19 Flask 1.1.2 future 0.18.2 google-auth 1.17.2 google-auth-oauthlib 0.4.1 grpcio 1.29.0 idna 2.9 importlib-metadata 1.6.1 itsdangerous 1.1.0 Jinja2 2.11.2 kiwisolver 1.2.0 Markdown 3.2.2 MarkupSafe 1.1.1 matplotlib 3.2.1 mmcv 0.5.5 mmdet 2.0.0+d9c8f14 /home/shl/shl/mmdetection # 这里可以看到，mmdetection_clothes训练时还是在这里调用mmdet下的类别相关信息 numpy 1.18.4 oauthlib 3.1.0 opencv-python 4.2.0.34 pandas 1.0.4 Pillow 7.1.2 pip 20.0.2 protobuf 3.12.2 pyasn1 0.4.8 pyasn1-modules 0.2.8 pycocotools 2.0 pyparsing 2.4.7 python-dateutil 2.8.1 pytz 2020.1 PyYAML 5.3.1 requests 2.23.0 requests-oauthlib 1.3.0 rsa 4.6 scipy 1.4.1 seaborn 0.10.1 setuptools 46.4.0.post20200518 six 1.15.0 tensorboard 2.2.2 tensorboard-plugin-wit 1.6.0.post3 terminaltables 3.1.0 torch 1.5.0 torchvision 0.6.0 tqdm 4.46.1 urllib3 1.25.9 Werkzeug 1.0.1 wheel 0.34.2 yapf 0.30.0 zipp 3.1.0 (mmdetection) shl@zfcv:~/shl/mmdetection$

所以最后的解决方式，在/home/shl/shl/mmdtection这个原始的路径下修改类别，然后训练，不要拷贝出来一份！我就是想训练多个数据集才这样干的，至于后面有没有什么解决方式，我再尝试！