IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0； dimension is 82 but corresp

最新推荐文章于 2024-11-18 21:12:27 发布
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文章标签： python 深度学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/abinghui123/article/details/124565535
本文讲述了在使用Mask R-CNN进行训练时遇到的IndexError问题，经过深入排查发现是标签数据不准确。作者提供了解决步骤，包括记录错误标签ID，重新标注，以及处理数据增强后的标签问题。附带了相关链接供读者参考。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在训练maskrcnn时出现以上报错，通过一天的琢磨、debug、掉头发。才发现是标签数据的问题。

解决办法：

1、运行trian文件，程序一般会训练一个epoch才会停止，记录下出现问题的标签的id

2、将出现问题的标签重新标定

3、由于我的数据集是进行数据增强过的，所以我把有问题的标签重新进数据增强。（关于maskrcnn如何数据增强，请参考我往期博客）

附其他博文参考链接：mask-rcnn报错： IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0； ......_君临天下tjm的博客-优快云博客

Mask_RCNN class_ids=class_ids[_idx]&IndexError: boolean index did not match indexed array...问题
Taoshiwen666的博客
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用Mask_RCNN制作自己的训练集 https://blog.youkuaiyun.com/heiheiya/article/details/81532914 参考的这篇文章,用via制作了自己的数据集,为Json文件,训练的时候出现 IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is ...
IndexError:boolean index did not match indexed array along dimension 0
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【已解决】IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0； dimension is 128 but
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这个时候我们留个心眼除一下就知道了，正好的390，也就是说按照128每batch去取，取了390次正好可以训练一个轮次，在验证的时候是把一个轮次epoch而不是一个批次batch，那明白了这一点就好处理了。密切相关的，这个看名字大概能猜出来是对某个内容的标签，其实就是所取数据，那既然是取数据，总有一定的数量对吧，按照cv习惯的处理方法，其实就是分batch进行操作，那结果是什么对不上了呢？再次运行，就没有这个问题了，当然，如果出现其他问题，就解决其他问题。我们看一下报错信息就知道了，这个错误是和。
IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0； dimension is 1 but correspo
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IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 1 but corresponding boolean dimension is 255 使用mask rcnn训练模型，但是没使用labelme标注工具，使用的是二值化图像，出现标题所示的情况。 搞了一下午，终于找到原因了！！！ 我的数据集使用的是二值化图像，变为彩色图像的话，本来白色区域会变为0-255任意数值，所以可能会导致出现25
解决python报错：IndexError: boolean index did not match indexed array test dimension 0
Along_168163的博客
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4、 把“.”改成“,”后再运行。
mask-rcnn报错： IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0； ......
君临天下tjm的博客
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mask-rcnn在执行train.py训练模型时，报错如下： image_id 769 ERROR:root:Error processing image {'id': 769, 'source': 'shapes', 'path': 'train_data/pic/4A707SG3.jpg', 'width': 820, 'height': 706, 'mask_path': 'train_data/cv2_mask/4A707SG3.png', 'yaml_path': 'train_data..
Mask R-CNN训练出现IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0
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04-23 1676
第一次发文章求助 刚接触深度学习不久 实在是搞不定了 网上帖子基本看遍了这个问题困扰我一星期了解决不了 希望各位路过的好心人给个指点 谢谢各位！！ Mask R-CNN训练数据集时出现以下报错信息： IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 0 but corresponding boolean dimension is 1 训练几个就报错 但是还会继续训练 然后继续报错.
IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 9 but correspo
reb0rn
10-22 8931
对某银行在降低贷款拖欠率的数据进行逻辑回归建模（python数据分析与挖掘实战 5-1） import pandas as pd #参数初始化 filename = r'E:\python\《Python数据分析与挖掘实战》\Python数据分析与挖掘实战\chapter5\demo\data\bankloan.xls' data = pd.read_excel(filename) x = d...
mask-rcnn报错： IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0；...
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网上找了一下大部分都是说mask标注的图片问题，24位要改成8位 但是现在labelme转换出来的label.png就是8位了 还有说什么格式问题，大家都可以试试 我记录一下自己的解决方法（因为按照网上所有方法都没解决） 定位一下出问题的地方，model.py 打印一下再运行，观察一下结果 我的报错是dimension is 0 but corresponding boolean dimension is 2 打印出来发现是 class_ids = [] ，没有获取到数据，那当然报错了 再定位一下 cla
mask-rcnn在训练过程中，突然中断报错，提示：boolean index did not match indexed array along dimension 0；dimension is..
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一、环境： win10 + gpu 3090 + maskrcnn + tensorflow2.6.0; 二、报错信息如下： IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 1 but corresponding boolean dimension is 2 image_id 549 image_id 85 8/20 [===========>............
IndexError: boolean index did not match indexed array along axis 1； size of axis is 3...
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用y做布尔数组做选择时，其实是迭代y，y一维的话，那自然就相应的选择x的整行，y二维的话，那迭代也会迭代y的某行所有数据，此时会因为判断也要选择x某行对应位置的数据，这也就是为什么y的1轴元素个数为1，x的1轴元素个数为3会出错的原因：y遍历1轴第一个元素时如果bool=True，那x要保留1轴哪个元素？细节弄错了，切片选择用的数组应该是一维的，才能迭代判断，但我这里用的y是二维的，所以报错了。即y的1轴只有1个元素，尺寸为1，x的1轴有3个元素，尺寸为3，不匹配。切片选择，即x_=x[y==1]]
mask_rcnn：boolean index did not match indexed array along dimension 0； dimension is 0 ...（已解决）
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问题：IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 0 but corresponding boolean dimension is 1 在用mask_rcnn做目标检测，训练模型时，报错如下图所示，model.py里的 _idx = np.sum(mask, axis=(0, 1)) > 0 mask = mask[:, :, _idx] class_ids = cla
[942]IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0
周小董
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在学习回归算法的时候，使用sklearn.linear_model下的RandomizedLogisticRegression（下列简称为RLR）来做预测但是总是会遇到下面这个错误： IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 9 but corresponding boolean dimension is 8 之后就想看下这个get_support()函数原型，找到官方文档，截个
Mask-RCNN应用 - IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0；dimension is 1
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该问题是由于标注文件的格式问题导致 解决方案见Mask-RCNN学习 - 数据增强基础准备 - labelme 标注24位深RGB标注图转换为8位深RGB标注图
MaskRCNN用labelme制作数据集训练出现错误IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0..
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新版本的labelme生成的label.png图为8位彩色图，不需要16位转8位转换！！！直接使用即可！注意观察自己的label.png的位深度！
布尔索引错误
qiyanzhi的博客
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IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 10 but corresponding boolean dimension is 6 这类错误是因为使用布尔类型对具体位置进行索引时，被索引的个数和布尔个数不对应。（a组数列有10个，bool只有6个，因此报错） 正确操作：把布尔个数改成十个 ...
IndexError: invalid index of a 0-dim tensor. Use `tensor.item()` in Python or `tensor.item＜T＞()` in
番茄炒蛋三分糖
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使用Pytorch框架调试论文的代码时，报IndexErrorinC++toconverta0-dimtensortoanumber错误，如下图所示。
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tensor.item()tensor.item＜T＞()
数组索引报错IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type
qq_40373651的博客
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数组索引报错IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type 在索引后加上.astype(‘int64’) 如： self.matrix[p.astype('int64'), t.astype('int64')] += 1
IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0; dimension is 0 but corresponding boolean dimension is 12
最新发布
03-20
### 关于 Python 中布尔索引不匹配的 `IndexError` 解决方案 当在 NumPy 数组上应用布尔索引时，可能会遇到错误 `IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0`。此错误表明用于索引的布尔数组形状与目标数组的第一个维度大小不一致。 #### 错误原因分析 布尔索引要求布尔数组的长度必须严格等于被索引数组沿指定轴的尺寸。例如，在引用中提到的情况[^1]，目标数组的第一维大小为 10，而布尔索引数组的长度却是 11，这导致了不匹配并引发异常。 另一个例子显示了一个更极端的情形，其中目标数组的第一维仅为 1，但布尔索引数组却有 38 个元素[^2]。这种情况下同样会抛出相同的错误。 以下是具体解决方案： --- ### 解决方法 #### 方法一：调整布尔索引数组的大小 确保布尔索引数组的长度与目标数组第一个维度相匹配。可以通过截断或扩展布尔数组来实现这一点。例如： ```python import numpy as np arr = np.arange(10) # 创建一个长度为 10 的数组 bool_index = np.array([True]*11, dtype=bool)[:len(arr)] # 截取前 10 个值以匹配 arr 长度 result = arr[bool_index] print(result) ``` 上述代码通过切片操作将布尔索引数组缩短至与目标数组相同长度，从而避免错误发生[^3]。 #### 方法二：验证数据一致性 在实际编程过程中，应始终确认布尔索引数组和目标数组之间的关系是否合理。如果两者来源于不同的计算逻辑，则需仔细检查其构建过程是否存在偏差。 假设存在如下情况： ```python data_array = np.random.rand(5, 4) # 形状为 (5, 4) mask = data_array[:, 0] > 0.5 # 计算基于第一列生成掩码 filtered_data = data_array[mask] # 如果 mask 被意外修改成其他长度，则可能触发 IndexError if len(mask) != data_array.shape[0]: raise ValueError("Boolean mask length does not match the first axis of the target array.") ``` 在此示例中，增加了额外校验步骤以防止潜在问题的发生。 #### 方法三：动态适配布尔索引 对于某些复杂场景下无法预先确定布尔索引的具体长度时，可考虑采用广播机制或其他技术手段完成适配工作。不过需要注意的是，这种方法通常较为特殊且容易引入新的隐患，因此建议仅作为最后的选择。 --- ### 总结 要解决 `IndexError: boolean index did not match indexed array along dimension 0` 这类问题的核心在于保持布尔索引数组与其作用的目标数组之间的一致性。无论是手动修正还是程序化检测都可以有效降低此类错误发生的概率。 ---
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