yOLOV8ValueError: too many values to unpack (expected 16)

### YOLOv8 中 `ValueError: too many values to unpack (expected 16)` 的解决方案当遇到 `ValueError: too many values to unpack` 错误时，通常意味着尝试解包的对象数量超过了预期的数量。对于 YOLOv8 特定情况下的错误提示 `too many values to unpack (expected 16)`，这表明代码试图从某个结构中提取超过实际存在的元素。 #### 原因分析此错误可能源于模型配置文件中的参数设置不当或输入数据格式不匹配。具体来说，在加载预训练权重或将预测结果传递给后续处理函数的过程中可能出现此类问题[^1]。 #### 解决方法 ##### 检查并调整输入尺寸确保传入网络的数据维度与期望一致。如果模型期待特定大小的张量作为输入，则应验证图像或其他形式的数据是否被正确缩放至该尺度： ```python import cv2 from ultralytics import YOLO model = YOLO('yolov8n.pt') # 加载YOLOv8 nano版本模型 img_path = "path/to/image.jpg" image = cv2.imread(img_path) # 调整图片分辨率到模型所需的固定尺寸(例如640x640)，保持纵横比不变 resized_image = cv2.resize(image, (640, 640)) results = model(resized_image) ``` ##### 验证标签格式确认用于训练的新自定义数据集遵循官方文档所规定的标注标准。特别是边界框坐标应当按照 `[class_id, x_center_norm, y_center_norm, width_norm, height_norm]` 形式给出，并且每行仅包含五个数值[^2]。 ##### 修改源码适应不同输出数目有时开发者可能会修改原始架构以支持额外的功能特性，比如增加回归目标数等操作。此时需仔细对照最新版库实现细节来同步更新个人项目里的相应部分，防止因为接口变更引起上述异常状况的发生[^3]。 ##### 使用断言调试为了更精确地定位问题所在位置，可以在怀疑有问题的地方加入简单的断言语句来进行测试： ```python assert len(some_tuple_or_list) == expected_length, f"Expected {expected_length} items but got {len(some_tuple_or_list)}" ``` 通过这种方式可以快速找出哪些地方的实际返回值不符合预先设定好的长度假设条件。

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