anchors, shape = self.anchors[i], p[i].shape AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

时间: 2023-10-21 17:27:47 浏览: 79
这个错误信息是由于在代码中的某处，尝试对一个列表对象self.anchors[i]进行shape操作，而列表对象没有shape属性导致的。中提到，在替换代码的过程中，应该将代码`anchors,shape = self.anchors[i],p[i].shape`替换红圈部分，但是可能在替换代码时出现了错误。请检查替换代码的正确性，确保self.anchors[i]是一个具有shape属性的对象。如果self.anchors[i]是一个列表对象，则无法对其使用shape操作。请检查代码并确保正确引用了self.anchors[i]的对象类型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
相关问题

anchors, shape = self.anchors[i], p[i].shape AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'

在深度学习中，anchors通常用于目标检测中的候选框。它是一种预定义的边界框，通常是以固定宽高比和大小来定义的。在物体检测任务中，通过将这些边界框与图像中的各个位置进行匹配，可以确定图像中可能存在的物体位置。 而对于错误信息"AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'"，通常意味着你尝试获取一个list对象的属性"shape"，但list类型本身并没有shape属性。一种可能的情况是，你尝试获取一个包含多个元素的list对象中的某个元素的shape属性，但该元素类型不支持shape属性。 你可以通过检查p[i]的类型来确认它是否具有shape属性。如果p[i]是一个numpy数组，则可以通过p[i].shape获取其形状。如果p[i]是一个普通的Python列表，它不支持shape属性。

AttributeError: 'DetectX' object has no attribute 'anchors'

AttributeError: 'DetectX' object has no attribute 'anchors'是一个错误消息，它表明在名为'DetectX'的对象中找不到名为'anchors'的属性。这个错误通常是由代码中的逻辑错误或拼写错误引起的。 要解决这个问题，可以考虑以下几个步骤： 1. 检查代码中的拼写错误：确保在代码中正确地命名了对象和属性。检查是否有拼写错误或大小写错误。 2. 确认对象类型：确保使用了正确的对象类型。在这种情况下，检查是否正确地创建了'DetectX'对象，并且该对象应该具有'anchors'属性。 3. 检查代码逻辑：检查代码中是否存在逻辑错误，可能导致'anchors'属性缺失。可以逐行检查代码，查看是否有任何可能引起这个错误的地方。 4. 参考文档或示例代码：查阅相关文档或示例代码，了解如何正确使用'DetectX'对象和其属性。这可以帮助你找到错误的根源并解决问题。 综上所述，要解决AttributeError: 'DetectX' object has no attribute 'anchors'错误，需要仔细检查代码中的拼写错误、确认对象类型、检查代码逻辑，并参考相关文档或示例代码。

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AttributeError: 'int' object has no attribute 'anchors'

出现"AttributeError: 'int' object has no attribute 'anchors'"错误，是因为你正在尝试访问一个整数对象的anchors属性，但整数对象没有这个属性。这个错误通常发生在你以某种方式错误地将整数对象视为具有特定属性...

AttributeError: 'OcclusionGenerator' object has no attribute 'num_anchors'

这个错误通常出现在使用目标检测模型时，可能是在模型训练的过程中，没有定义或者错误定义了num_anchors这个属性。num_anchors是指每个空间位置上的anchor box的数量，通常在生成anchor boxes时使用。建议检查一下...

mmdetection AttributeError: 'SSDHead' object has no attribute 'loss_cls'

anchor_list, valid_flag_list = self.get_anchors(featmap_sizes, img_metas, device=device) cls_reg_targets = self.anchor_target(anchor_list, valid_flag_list, gt_bboxes, img_metas, gt_labels) if cls_...

AttributeError: 'Decoupled_Detect' object has no attribute 'anchros'

- *1* [AttributeError: 'module' object has no attribute 'detect'](https://blog.csdn.net/ChuJiangKeDeJiuShu/article/details/73224783)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630",...

m = self.model[-1] # Detect() if isinstance(m, Detect): s = 128 # 2x min stride m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in self.forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1) check_anchor_order(m) self.stride = m.stride self._initialize_biases()

首先，通过self.model[-1]获取模型的最后一层，判断这层是否为Detect类型。如果是，则将stride属性设置为一个长度为3的张量，其值为2倍的最小步长（s=128）除以输入张量的高度和宽度。然后，将m.anchors...

s = 256 # 2x min stride m.inplace = self.inplace forward = lambda x: self.forward(x)[0] if isinstance(m, Segment) else self.forward(x) m.stride = torch.tensor([s / x.shape[-2] for x in forward(torch.zeros(1, ch, s, s))]) # forward check_anchor_order(m) m.anchors /= m.stride.view(-1, 1, 1) self.stride = m.stride self._initialize_biases() # only run once

- 然后通过计算 s / x.shape[-2] 得到 stride，其中 x.shape[-2] 是特征图的高度或宽度，取其中较小值是为了保证特征图不会超出输入图像的大小。 - check_anchor_order 函数是为了检查锚框的大小是否符合规范。 - ...

anchors = self._anchors.view(1, A, 4) + shifts.view(K, 1, 4)什么意思

具体来说，self._anchors.view(1, A, 4) 将锚点的形状从 (A, 4) 转换为 (1, A, 4)，shifts.view(K, 1, 4) 将窗口的形状从 (K, 4) 转换为 (K, 1, 4)，然后两者相加，得到形状为 (K, A, 4) 的候选框坐标。

anchors = self._anchors.view(1, A, 4) + shifts.view(K, 1, 4)具体什么意思

在这段代码中，self._anchors.view(1, A, 4) 将锚点的形状从 (A, 4) 转换为 (1, A, 4)，其中 A 是锚点的数量，4 表示每个锚点的坐标信息。shifts.view(K, 1, 4) 将窗口的形状从 (K, 4) 转换为 (K, 1, 4)，其中 K 是...

def trigger(self, detections: Detections) -> np.ndarray: """ Determines if the detections are within the polygon zone. Parameters: detections (Detections): The detections to be checked against the polygon zone Returns: np.ndarray: A boolean numpy array indicating if each detection is within the polygon zone """ clipped_xyxy = clip_boxes( boxes_xyxy=detections.xyxy, frame_resolution_wh=self.frame_resolution_wh ) clipped_detections = replace(detections, xyxy=clipped_xyxy) clipped_anchors = np.ceil( clipped_detections.get_anchor_coordinates(anchor=self.triggering_position) ).astype(int) is_in_zone = self.mask[clipped_anchors[:, 1], clipped_anchors[:, 0]] self.current_count = np.sum(is_in_zone) return is_in_zone.astype(bool)

然后，通过使用 self.mask 和 clipped_anchors，获取每个锚点坐标是否位于多边形区域内的布尔值，并将结果保存在 is_in_zone 中。 最后，通过使用 np.sum 统计位于多边形区域内的锚点的数量，并将其保存在 ...

class Model(nn.Module): def init(self, cfg='yolov5s.yaml', ch=3, nc=None, anchors=None): # model, input channels, number of classes super().init() if isinstance(cfg, dict): self.yaml = cfg # model dict else: # is *.yaml import yaml # for torch hub self.yaml_file = Path(cfg).name with open(cfg) as f: self.yaml = yaml.safe_load(f) # model dict # Define model ch = self.yaml['ch'] = self.yaml.get('ch', ch) # input channels if nc and nc != self.yaml['nc']: LOGGER.info(f"Overriding model.yaml nc={self.yaml['nc']} with nc={nc}") self.yaml['nc'] = nc # override yaml value if anchors: LOGGER.info(f'Overriding model.yaml anchors with anchors={anchors}') self.yaml['anchors'] = round(anchors) # override yaml value self.model, self.save = parse_model(deepcopy(self.yaml), ch=[ch]) # model, savelist self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names self.inplace = self.yaml.get('inplace', True)

其中，init 函数接受四个参数，分别是配置文件路径 cfg、输入图像通道数 ch、目标类别数 nc 和锚框信息 anchors。如果配置文件是一个字典，直接使用该字典初始化模型；否则，从配置文件中加载模型参数并...

def __call__(self, p, targets): # predictions, targets, model device = targets.device lcls, lbox, lobj = torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device), torch.zeros(1, device=device) tcls, tbox, indices, anchors = self.build_targets(p, targets) # targets

根据你提供的代码，问题出现在 __call__ 方法中的 self.build_targets(p, targets) 行。 要解决这个问题，你需要检查 build_targets 方法的实现，并确保它返回一个可迭代对象，而不是 None。 下面是一个可能...

self.anchors = anchors 什么意思

这段代码是在Python类的构造函数中设置一个成员变量self.anchors。其中，anchors是传递给构造函数的一个参数，它可以是任何类型的对象，比如list、tuple、dict等等。 所以，self.anchors = anchors 的意思是将传递...

class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build onnx_dynamic = False # ONNX export parameter def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer super().__init__() self.nc = nc # number of classes self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor self.nl = len(anchors) # number of detection layers self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment) def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): x[i] = self.m[i](x[i]) # conv bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training: # inference if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic: self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device) y = x[i].sigmoid() if self.inplace: y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953 xy = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i].view(1, self.na, 1, 1, 2) # wh y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1) z.append(y.view(bs, -1, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x) @staticmethod def _make_grid(nx=20, ny=20): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)]) return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float()

将输出张量的形状转换为 (batch_size, num_anchors, num_outputs, H, W) 的形式； c. 对于每个锚框，计算其对应的边界框的位置和置信度等信息； d. 将不同 detection 层的检测结果拼接起来，得到最终的检测结果...

class Detect(nn.Module): stride = None # strides computed during build onnx_dynamic = False # ONNX export parameter def init(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inplace=True): # detection layer super().init() self.nc = nc # number of classes self.no = nc + 5 # number of outputs per anchor self.nl = len(anchors) # number of detection layers self.na = len(anchors[0]) // 2 # number of anchors self.grid = [torch.zeros(1)] * self.nl # init grid a = torch.tensor(anchors).float().view(self.nl, -1, 2) self.register_buffer('anchors', a) # shape(nl,na,2) self.register_buffer('anchor_grid', a.clone().view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2)) # shape(nl,1,na,1,1,2) self.m = nn.ModuleList(nn.Conv2d(x, self.no * self.na, 1) for x in ch) # output conv self.inplace = inplace # use in-place ops (e.g. slice assignment) def forward(self, x): z = [] # inference output for i in range(self.nl): x[i] = self.mi # conv bs, _, ny, nx = x[i].shape # x(bs,255,20,20) to x(bs,3,20,20,85) x[i] = x[i].view(bs, self.na, self.no, ny, nx).permute(0, 1, 3, 4, 2).contiguous() if not self.training: # inference if self.grid[i].shape[2:4] != x[i].shape[2:4] or self.onnx_dynamic: self.grid[i] = self._make_grid(nx, ny).to(x[i].device) y = x[i].sigmoid() if self.inplace: y[..., 0:2] = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy y[..., 2:4] = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i] # wh else: # for YOLOv5 on AWS Inferentia https://github.com/ultralytics/yolov5/pull/2953 xy = (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i] # xy wh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i].view(1, self.na, 1, 1, 2) # wh y = torch.cat((xy, wh, y[..., 4:]), -1) z.append(y.view(bs, -1, self.no)) return x if self.training else (torch.cat(z, 1), x) @staticmethod def _make_grid(nx=20, ny=20): yv, xv = torch.meshgrid([torch.arange(ny), torch.arange(nx)]) return torch.stack((xv, yv), 2).view((1, 1, ny, nx, 2)).float() 基于YOLOv5详细介绍这个程序

同时，还初始化了一些变量，如anchor框的数量(na)、输出的维度数(no)等。在该函数中，还注册了一些buffer，如anchors、anchor_grid等，用于存储一些不需要训练的参数。 2. 前向传播函数 (forward) 在前向传播函数...

class ComputeLoss: sort_obj_iou = False # Compute losses def __init__(self, model, autobalance=False): device = next(model.parameters()).device # get model device h = model.hyp # hyperparameters # Define criteria BCEcls = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['cls_pw']], device=device)) BCEobj = nn.BCEWithLogitsLoss(pos_weight=torch.tensor([h['obj_pw']], device=device)) # Class label smoothing https://arxiv.org/pdf/1902.04103.pdf eqn 3 self.cp, self.cn = smooth_BCE(eps=h.get('label_smoothing', 0.0)) # positive, negative BCE targets # Focal loss g = h['fl_gamma'] # focal loss gamma if g > 0: BCEcls, BCEobj = FocalLoss(BCEcls, g), FocalLoss(BCEobj, g) m = de_parallel(model).model[-1] # Detect() module self.balance = {3: [4.0, 1.0, 0.4]}.get(m.nl, [4.0, 1.0, 0.25, 0.06, 0.02]) # P3-P7 self.ssi = list(m.stride).index(16) if autobalance else 0 # stride 16 index self.BCEcls, self.BCEobj, self.gr, self.hyp, self.autobalance = BCEcls, BCEobj, 1.0, h, autobalance self.na = m.na # number of anchors self.nc = m.nc # number of classes self.nl = m.nl # number of layers self.anchors = m.anchors self.device = device这个代码什么意思

这段代码是定义了一个 ComputeLoss 类，用于计算 YOLOv5 模型的损失值。在初始化时，会根据模型的超参数定义不同的损失函数，包括分类损失 BCEcls、目标检测损失 BCEobj 和 Focal Loss。同时还对正负样本进行了平滑...

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