训练Faster R-CNN出现的errors

最新推荐文章于 2025-01-18 18:16:37 发布

原创最新推荐文章于 2025-01-18 18:16:37 发布 · 1.2k 阅读

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本文介绍了一个关于图片标注的问题，即当标注的边界框左上角坐标大于右下角坐标时出现的异常情况，并提供了一种临时解决方案。

1. assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all() AssertionError

目前临时解决的方法：
在 imdb.py中：

for b in range(len(boxes)):     
                if boxes[b][2] < boxes[b][0]:
                   boxes[b][0] = 0

assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()

出现问题的原因可能是图片标注问题
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使用C++调用Faster R-CNN PB模型

CqpFsharp的博客

09-23

117

在目标检测领域，Faster R-CNN是一种经典的深度学习模型，它在准确性和速度方面都取得了较好的表现。如果你想在C++环境中使用Faster R-CNN模型进行目标检测，本文将为你提供一种实现方法。希望本文能够帮助你了解如何在C++环境中调用Faster R-CNN PB模型进行目标检测。接下来，我们将展示如何加载Faster R-CNN的预训练模型，并使用该模型进行目标检测。最后，我们在图像上绘制出检测到的目标框并显示结果。请注意，上述代码中的模型路径和图像路径需要根据你的实际情况进行相应修改。

第二十一周：Mask R-CNN

m0_59510256的博客

01-26

1003

本篇博客介绍了Mask R-CNN，这是一种用于实例分割的模型，能够在目标检测的基础上实现像素级分割。其核心思想是在Faster R-CNN框架中引入一个并行的Mask分支，同时完成目标检测（分类和边界框回归）和实例分割（像素级掩码生成）。针对Faster R-CNN中RoIPool导致的特征图与原始图像空间不对齐问题，Mask R-CNN提出了RoIAlign技术，通过双线性插值消除量化误差，显著提升了分割精度。此外，Mask分支采用全卷积网络（FCN）结构，能够高效地生成目标的二值掩码。

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解决faster-rcnn中训练时assert（boxes[:,2]>=boxes[:,0]）.all()的问题

热门推荐

XZZPPP的博客

07-26

2万+

1、出现问题：训练faster rcnn时出现如下报错： File "/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/imdb.py", line 108, in append_flipped_images assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all() AssertionError 2、问题分析：检查自己数据发现，左

解决assert（boxes[:,2]>=boxes[:,0]）.all()报错

ptgood的博客

02-15

2690

写这篇主要是写了代码不想浪费用的是github上的tf-faster-rcnn（自己搜下） python3.6.2版本错误：assert（boxes[:,2]>=boxes[:,0]）.all(): boxes是标注的bounding box,检查Xmax是否大于Xmin,只要有一个不符合就报错 ====================== 问题原因：1.数据集有问题2.数据...

py-faster-rcnn训练过程中遇到的一些错误

yiweibian的博客

05-22

653

以下问题都是根据参考文献修改 -1.AttributeError: ‘module’ object has no attribute ‘text_format’ 解决方法：在/home/xxx/py-faster-rcnn/lib/fast_rcnn/train.py的头文件导入部分加上：import google.protobuf.text_format 这里也尝试改变protobuf版本...

faster-rcnn 中训练自己的数据出现的错误

wzy的博客

03-04

5463

训练过程中错误 error 1：assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all() Process Process-1: Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python2.7/multiprocessing/process.py", line 258, in _bootstrap self

【深度解析】：Faster R-CNN行人检测实战演练，一步步带你成为专家

![Faster R-CNN]...首先概述了Faster R-CNN的基本概念，紧接着分析了其理论基础，包括深度学习在目标检测中的应用，以及Faster R-CNN的核心组件。实践环境搭建部分详细

Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training

weixin_48211296的博客

05-29

1638

尽管两阶段目标检测器近年来不断提升了最先进的性能，但其训练过程本身仍然存在问题。在这项工作中，我们首先指出固定的网络设置与动态训练过程之间的一致性问题，这极大地影响了性能。例如，固定的标签分配策略和回归损失函数无法适应提案分布的变化，因此对训练高质量检测器有害。因此，。这种动态设计更好地利用了训练样本，并推动检测器适应更多高质量的样本。具体而言，我们的方法在MS COCO数据集上，相对于ResNet-50-FPN基线，提高了1.9%的AP和5.5%的AP90，且没有增加额外的开销。代码和模型可在获取。

【第三十周】文献阅读：Mask R-CNN

qq_30043925的博客

01-18

1305

本周阅读了MaskR-CNN的论文。MaskR-CNN是一种扩展了FasterR-CNN的强大框架，专门用于实例分割任务。它首先通过RPN生成大量候选区域（RegionProposals），然后利用FPN提取多尺度特征图，增强对不同尺寸目标的检测能力。为了确保空间对齐的准确性，MaskR-CNN引入了RoIAlign层，替代了传统的RoIPool层，使用双线性插值避免量化误差，更精确地映射每个感兴趣区域（RoI）到固定的输出尺寸。

训练faster rcnn出现AssertionError的解决办法

bingbingxie1的博客

01-07

1万+

在使用caffe训练faster rcnn的时候，报了一个断言错误： File “/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/imdb.py”, line 108, in append_flipped_images assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all() AssertionError 问题解决： 1、...

DETR类模型训练报错assert (boxes1[:, 2:] ＞= boxes1[:, :2]).all()

qq_20793791的博客

10-18

1431

关闭混合精度训练，即在训练中让amp=False，为了让自己的batch size大一些，魔改了作者的代码，结果最后是这里出了问题，估计是FP16精度不够溢出了。：一个另外的问题时当时想在模型报错的时候打印box的结果，但是终端什么东西都没有，可能是多进程的原因，解决方案为报错时写入log文件而不是print()：在多卡模型训练时碰到了这个问题，github给出的解决方案五花八门，有降低学习率的，有人num_classes写错了的，但是都不行。：代码断言错误，模型预测结果的box输出为NaN。

faster rcnn:assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()分析塈VOC2007 xml坐标定义理解

10km的专栏

03-22

8632

在进行faster rcnn训练的时候，报了一个断言错误 File “/py-faster-rcnn/tools/../lib/datasets/imdb.py”, line 108, in append_flipped_images assert (boxes[:, 2] &amp;amp;amp;gt;= boxes[:, 0]).all() AssertionError 参照这篇文章，找到了解决办法

解决faster-rcnn中训练时assert（boxes[:,2]＞=boxes[:,0]）.all()的问题

weixin_43510038的博客

07-18

298

出现问题：训练faster rcnn时出现如下报错： File “/py-faster-rcnn/tools/…/lib/datasets/imdb.py”, line 108, in append_flipped_images assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all() AssertionError 看了很多处理方案，都没有解决。最后最后，我把图片格...

faster-rcnn系列assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()和loss偶尔为nan的问题

Sundrops的专栏

11-16

3613

问题综述这些问题的根源都是faster-rcnn系列在处理生成pascal voc数据集时，为了使像素以0为起点，每个bbox的左上右下坐标都减1,如果你的数据里有坐标为0，一般是x1或y1,这时x1 = 0-1 = 65535，就会出现下面的问题1，2。

运行Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5的train.py文件出现 assert (boxes[:, 2] >= boxes[:, 0]).all()错误

kelly若的博客

06-25

809

参考这篇文章：https://blog.youkuaiyun.com/10km/article/details/64641322 我觉得我的xml文件不需要将矩形框都减1，所以在-1前面都加一个井号，将-1都注释掉。错误：File "/home/drl/new/Faster-RCNN-TensorFlow-Python3.5/lib/datasets/imdb.py", line 119, in appen...

Faster R-CNN遇到的所有坑及解决方法

sp7414的博客

06-07

1353

KeyError: 'uav_s' 、KeyError: 'uav_l' 问题完美解决

训练fasterrcnn时候找不到图片是为啥

最新发布

04-01

### Faster R-CNN 训练过程中图片路径配置错误或数据加载问题解决方案在 Faster R-CNN 的训练过程中，如果遇到无法找到图片的问题，通常是因为图片路径配置不正确或者数据加载流程存在问题。以下是可能的原因分析及对应的解决方法： #### 1. 数据集路径配置错误 Faster R-CNN 使用的数据集通常是 Pascal VOC 或 COCO 格式的标注数据集。这些数据集中包含了图像文件及其对应的目标检测标签文件。如果 `data` 文件夹中的子目录结构不符合预期，则可能导致程序找不到目标图片。 - **检查数据集路径**: 确认 `data/VOCdevkit/` 和其他相关子目录是否存在并已正确定位[^1]。 - **修改配置文件**: 如果路径发生变化，在 `trainval.txt` 中指定的相对路径也需要同步更新。例如，假设原始路径为 `/path/to/images/image_0001.jpg`，而当前实际存储位置发生了变化，则需调整该字段的内容以匹配新的绝对路径[^2]。 #### 2. 图像列表文件(.txt)定义不当 `.trainval`, `.testset` 这些文本文件记录了参与训练测试阶段的具体样本名称清单。当其中某条目指向不存在的资源时就会触发异常提示“未发现相应影像”。 - **验证 trainval 文件内容**: 打开位于 `.../dataset/FRCNN/dataset/trainval.txt` 的文档逐一核对其内部所列项目确实存在于硬盘驱动器上的对应地址下。 ```bash cat examples/FRCNN/dataset/trainval.txt | while read line; do test -e "$line" || echo "Missing file: $line"; done; ``` 上述脚本可以帮助快速定位缺失项。 #### 3. Caffe-Faster-Rcnn 库本身实现缺陷有时即使一切外部条件都满足仍会出现莫名状况，这可能是由于框架本身的 bug 导致。 - **重新编译 Cython 模块**: 尝试按照官方指南再次构建扩展组件来修复潜在漏洞。 ```bash cd lib && make clean && make ``` - **确认依赖环境一致性**: Python 版本、numpy 数组库以及其他第三方插件均应保持兼容状态以免引发冲突。 #### 4. Demo 脚本预设参数不符实际情况执行 demo 测试前默认采用某些固定的输入源设定；然而一旦切换至自定义场景则需要额外注意是否遗漏更改关联选项。 - **审阅 demo.py 参数传递逻辑**: 查看是否有硬编码形式指定了固定盘符或其他特殊约束从而干扰正常检索行为。 --- ### 示例代码片段：调试路径设置以下是一个简单的 Python 脚本来辅助排查路径问题: ```python import os def check_image_paths(image_list_file, base_dir): with open(image_list_file, 'r') as f: lines = f.readlines() missing_files = [] for line in lines: image_name = line.strip() + '.jpg' # 假定扩展名为 jpg full_path = os.path.join(base_dir, image_name) if not os.path.exists(full_path): missing_files.append(full_path) return missing_files if __name__ == "__main__": dataset_base = '/your/path/to/data' list_file = './examples/FRCNN/dataset/trainval.txt' errors = check_image_paths(list_file, dataset_base) if len(errors) > 0: print(f"The following files are missing:\n{errors}") else: print("All images accounted for.") ``` 此工具可以高效找出所有丢失的链接以便及时修正。 ---