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我正在尝试测试不同类型的增强，
但是当我给出选项时，RandomCrop它给出了损失值 NaN 或无穷大。

这是我的随机增强优化

def mapper2(dataset_dict):
    dataset_dict = copy.deepcopy(dataset_dict)  # it will be modified by code below
    image = utils.read_image(dataset_dict["file_name"], format="BGR")    
    transform_list = [
                     T.RandomFlip(prob=0.5, horizontal=True, vertical=False), 
                     T.ResizeShortestEdge(short_edge_length=(640, 672, 704, 736, 768, 800), max_size=1333, sample_style='choice')

                     ,T.RandomCrop('relative_range', (0.9, 0.9))
                      ]
    image, transforms = T.apply_transform_gens(transform_list, image)
    dataset_dict["image"] = torch.as_tensor(image.transpose(2, 0, 1).astype("float32"))

    annos = [
        utils.transform_instance_annotations(obj, transforms, image.shape[:2])
        for obj in dataset_dict.pop("annotations")
        if obj.get("iscrowd", 0) == 0
    ]

    instances = utils.annotations_to_instances(annos, image.shape[:2])
    dataset_dict["instances"] = instances
    return dataset_dict

  1. 此代码是否会将增强随机应用于任何输入批处理图像

  2. 为什么当我给予时它会爆炸损失RandomCrop？

    FloatingPointError：预测框或分数包含 Inf/NaN。训练有分歧。

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1 回答 1

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  1. 不，它会随机翻转一张图像，每张图像都有 50% 的可能性。它将调整大小并随机裁剪每个图像 100%。
  2. 它可能会爆炸，因为它调整了图像的大小，而不是裁剪我可以成像的同一图像有时会导致问题。最好只使用 1 个调整大小或裁剪参数
于 2021-03-25T20:35:53.733 回答