YoloV7训练报错Dataset not found，已配置custom_data.yaml路径求解决

问题描述 #

在Jupyter Notebook中训练YOLOv7目标检测模型时，触发以下报错：

Transferred 552/566 items from yolov7.pt
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\Nirajan\Desktop\Minor project\yoloV7\train.py", line 616, in 
train(hyp, opt, device, tb_writer)
File "C:\Users\Nirajan\Desktop\Minor project\yoloV7\train.py", line 97, in train
check_dataset(data_dict)  # check
File "C:\Users\Nirajan\Desktop\Minor project\yoloV7\utils\general.py", line 173, in check_dataset
raise Exception('Dataset not found.')
Exception: Dataset not found

已在custom_data.yaml中配置训练/测试/验证集路径，但仍报错。

解决方案 #

• 修正路径格式：Windows系统下路径需使用正斜杠/或双反斜杠\\，避免单反斜杠（会被识别为转义字符）。例如：

  train: C:/Users/Nirajan/Desktop/Minor project/dataset/train/images
  val: C:/Users/Nirajan/Desktop/Minor project/dataset/val/images
  

• 检查YAML语法正确性：确保train/val/test字段冒号后有空格，字段名无拼写错误（比如不要写成trains），YAML对格式要求严格，语法错误会导致路径解析失败。
• 确认训练时指定了正确的YAML路径：运行train.py时，通过--data参数明确指定custom_data.yaml的完整路径，比如：

  python train.py --data ./custom_data.yaml --weights yolov7.pt
  

  如果YAML文件在子文件夹中，路径需对应调整（如./data/custom_data.yaml）。
• 验证数据集结构：YOLOv7要求数据集遵循train/images、train/labels的层级结构，YAML中的路径需指向images文件夹。同时确认images下有图片文件、labels下有对应格式的标签文件（YOLO格式：类别ID + 归一化的中心坐标/宽高）。
• 检查文件夹权限：右键数据集文件夹→属性→安全，确保当前用户拥有读取该文件夹及子文件的权限，Windows下权限不足可能导致无法读取数据集。
• 确认路径指向真实存在的文件夹：手动复制YAML中的路径到文件资源管理器，检查是否能打开对应文件夹，排除路径拼写错误或文件夹被误删除的情况。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nirajannn