当然如果WiderPerson在没有去除000040.jpg.txt文件的时候就已经转化为yolo格式，则只需将转换后的images、labels、train.txt、train_val.txt等文件中的000040图片及标签内容删除即可。由于我使用的数据集是WiderPerson，在将此数据集转化为yolo格式时需要删除000040.jpg.txt文件和图片，000040.jpg.txt为乱码文

当然如果WiderPerson在没有去除000040.jpg.txt文件的时候就已经转化为yolo格式，则只需将转换后的images、labels、train.txt、train_val.txt等文件中的000040图片及标签内容删除即可。由于我使用的数据集是WiderPerson，在将此数据集转化为yolo格式时需要删除000040.jpg.txt文件和图片，000040.jpg.txt为乱码文

当然，如果你需要下载的是其他版本的opencv264，只需要把此网址修改成你需要的版本即可（把1.8.0改为x.x.x），即https://github.com/cisco/openh264/releases/download/vx.x.x/openh264-x.x.x-win64.dll.bz2。

当然如果WiderPerson在没有去除000040.jpg.txt文件的时候就已经转化为yolo格式，则只需将转换后的images、labels、train.txt、train_val.txt等文件中的000040图片及标签内容删除即可。由于我使用的数据集是WiderPerson，在将此数据集转化为yolo格式时需要删除000040.jpg.txt文件和图片，000040.jpg.txt为乱码文

深度学习跑yolov5的时候遇到ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity.遇到这个问题一般是数据集的图片标签出了问题，仔细检查了一下train和val中的图片数量、标签数量，发现图片数量比标签数量多了十几张。在转化数据集为yolo格式时，遇到问题文件时只删除了相应的标签，没有去除

在使用AutoDL服务器、配置虚拟环境安装torchvision时，会出现以下错误：ERROR: Wheel ‘torchvision’ located at /root/autodl-tmp/torchvision-0.12.0+cu113-cp38-cp38-linux_x86_64.whl is invalid.如果pytorch和torchvision版本对应无误，按照torchvisio

在pycharm中运行train.py时，出现错误信息：ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity。因为我是直接下载的别人转化好后的数据集，但是发现了这个错误后就自己去转化数据集，结果转化出来的数据集数量要远比这个数量大得多T^T（果然偷懒就会被糊弄）。在图片images文件夹中，

运行yolov5的train.py时遇到问题：

在利用yolov5中的models/export.py文件转换训练好的模型best.pt时，遇到了报错：export.py: error: unrecognized arguments: --include onnx。发现报错export.py: error: unrecognized arguments: --include onnx，大意是指有无法识别的参数，并且给出了提示：–include

如果出现bug：C2039“knnMatch”: 不是 “cv::Ptr< cv::DescriptorMatcher>” 的成员，那么就是函数的引用不对。可以看到knnMatch有两个函数声明定义，但参数列表不同，要使用我们需要的那一个，即函数中的参数要符合规定。