训练单类别数据集时出现的错误解决方案

这几天在用RefineDet训练单类别数据集（划痕）时出现了如下图的错误。第一个KeyError是数据集加载相关的；第二个KeyError是使用了不存在的字典键值，即没读到图片标注的标签（scratch）。出现类似这种两个错误的，建议先直接解决第二个，因为第一个很多时候是附带出错。

具体问题具体分析

首先，保证我们的模型是已经用别的数据集跑得通的。我的模型之前已经用VOC2007的部分数据集（人、猫、狗、车四类）跑通过一遍。比较两次跑数据集的操作，排除了 " 数据集加载路径（可不可以出现中文，我的是可以，也没有空格）、Ubuntu解压方式有没有对xml标注文件造成影响（我的各项都对齐了，当然也没漏给标签）" 等原因。
根据报错回溯，合理怀疑voc0712.py（这是用于解析xml文件位置坐标和类别的）出错，而不是Pytorch多线程环境什么的。**最后发现其实是，多类别改成单类别时，python元组没有加逗号。**如下图：

VOC_CLASSES = ('scratch',)                   # 要保留逗号
#VOC_CLASSES = ('person','cat','dog','car')  # 原先多类别的数据标签

因为我的voc0712.py代码第138行报错回溯里的target_transform（）最早可回溯到VOCAnnotationTransform类中，其中就用到了len(VOC_CLASSES)。而python中，如果元组（tuple）只有一个元素，则这个元素后面必须要有", "，否则元素就还是原来的类型。看下图：

很基础的错误，说白了，还是没学python的原因；这点和C++还是很不一样的。

类似问题总结

出现此类问题的时候，网上查到过把num_worker改成=0，还有什么len -1。个人觉得，还是要具体问题具体分析，debug的大方向都是围绕数据集系列操作而引起的。
比如我之前还遇到过 “两个AttributeError” ，" 两个IndexError且DataLoader worker process 0 可能随机变为 2、3" 的问题。前者是因为Annotations文件夹中多出了.txt文件并分入了训练集中；后者是某张图片标注的时候给了diffcult并且那张图只有单个标签存在。 第一次写博客，一点思路分享。