完美解决错误：in bbox2out catid = (clsid2catid[int(clsid)]) KeyError:

迷南。 2022-09-09 06:57 145阅读 0赞

最近用了一下paddlepaddle深度学习框架训练了一下目标检测模型，然后在训练一段时候后在验证的时候出现了错误：

File "...\PaddleDetection-master\ppdet\utils\coco_eval.py", line 318, in bbox2out
        catid = (clsid2catid[int(clsid)])
    KeyError: 6

小编是训练一个目标检测的模型， KeyError: 6 中的6是要检测的类别的数量（6个类别）。

遇到这个错误的时候，很多人可能要放弃了（这框架我不玩了）

其实产生这个错误的原因就是paddle在验证的时候没有可虑到不同数据的问题，也就是说这个代码在coco数据集上训练可能是完全没有问题，那么怎样才能训练自己的数据呢?

首先找到报错的文件 File "...\\PaddleDetection-master\\ppdet\\utils\\coco\_eval.py"，这个文件是目标检测文件的位置，每个人可能放置的位置不一样，因人而异，找到你的文件夹的对应的文件，即可。

然后小编找到了报错的位置，对报错的内容进行了输出，发现是代码的bug（不兼容），

报错的函数：

def bbox2out(results, clsid2catid, is_bbox_normalized=False):
        """
        Args:
            results: request a dict, should include: `bbox`, `im_id`,
                     if is_bbox_normalized=True, also need `im_shape`.
            clsid2catid: class id to category id map of COCO2017 dataset.
            is_bbox_normalized: whether or not bbox is normalized.
        """
        
        xywh_res = []
        for t in results:
            bboxes = t['bbox'][0]
            if len(t['bbox'][1]) == 0: continue
            lengths = t['bbox'][1][0]
            im_ids = np.array(t['im_id'][0]).flatten()
            if bboxes.shape == (1, 1) or bboxes is None or len(bboxes) == 0:
                continue
    
            k = 0
            for i in range(len(lengths)):
                num = lengths[i]
                im_id = int(im_ids[i])
                for j in range(num):
                    dt = bboxes[k]
                    clsid, score, xmin, ymin, xmax, ymax = dt.tolist()
                    if clsid < 0: continue
                    
                    catid = (clsid2catid[int(clsid)])
    
                    if is_bbox_normalized:
                        xmin, ymin, xmax, ymax = \
                                clip_bbox([xmin, ymin, xmax, ymax])
                        w = xmax - xmin
                        h = ymax - ymin
                        im_shape = t['im_shape'][0][i].tolist()
                        im_height, im_width = int(im_shape[0]), int(im_shape[1])
                        xmin *= im_width
                        ymin *= im_height
                        w *= im_width
                        h *= im_height
                    else:
                        # for yolov4
                        # w = xmax - xmin
                        # h = ymax - ymin
                        w = xmax - xmin + 1
                        h = ymax - ymin + 1
    
                    bbox = [xmin, ymin, w, h]
                    coco_res = {
                        'image_id': im_id,
                        'category_id': catid,
                        'bbox': bbox,
                        'score': score
                    }
                    xywh_res.append(coco_res)
                    k += 1
        return xywh_res

我们看下函数的注释，说明了是用于coco数据集，那么我们的假的coco数据集可能就不兼容

后来小编通过自己编写代码完美修改了数据集标注的格式，模型训练就不会再产生问题了。

获取完整解决方案和解决代码：[https://ai.52learn.online/60061][https_ai.52learn.online_60061]

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