ValueError：bbox (0.65, 0.51, 1.12, 0.64, 3) 的预期 x_max 在 [0.0, 1.0] 范围内，得到 1.1234809015877545

问题描述

我想将 PyTorch 的 Albumentations 中的数据增强应用于带有边界框的图像。

当我应用 Horizo​​ntalFlip 转换时，我收到此错误 ValueError: Expected x_max for bBox (0.6505353259854019,0.517013871576637,1.1234809015877545,0.6447916687466204,3) to be in the range [0.0,1.0],got 1.1234809015877545.

我使用以下代码

A.Compose([
           A.HorizontalFlip(p=1),ToTensorV2(p=1.0)],p=1.0,bBox_params=A.BBoxParams(format='coco',min_area=0,min_visibility=0,label_fields=['labels'])
                  )

当我应用 Cutout 转换时，我对边界框没有任何错误

A.Compose([
          A.Cutout(num_holes=10,max_h_size=32,max_w_size=32,fill_value=0,p=0.5),label_fields=['labels'])
                  )

解决方法

请注意数据集的格式，也许您传递的是 Pascal_VOC 格式而不是 coco。 https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/

,

边界框超出了图像，因为转换后它最终大于图像尺寸。仔细检查边界框的尺寸。