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。

相关问题

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()

这段代码出现在一个目标检测模型的类中，用于初始化模型的一些参数。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`（anchors是目标检测中用于生成候选框的参考框）除以步长，以便与特征图上的网格对应。接下来，调用`check_anchor_order(m)`检查anchors的顺序是否正确。最后，调用`self._initialize_biases()`初始化模型的偏置项。

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

这段代码看起来像是在进行目标检测模型的初始化过程，其中包括计算输入图像的 stride，调整锚框的大小以适应不同尺度的特征图，以及初始化偏置参数等。具体来说：

- 代码开头的 s = 256 表示输入图像的大小为 256x256。
- 接下来的 forward 函数是为了通过模型前向传播得到特征图的大小，以便计算 stride。其中 isinstance(m, Segment) 是为了检查模型是否为分割模型，因为分割模型需要将输出的大小与输入大小一致。
- 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。
- 最后通过将锚框大小除以 stride，得到调整后的锚框大小，以适应不同尺度的特征图。

值得注意的是，这段代码中还有一些其他函数和参数，可能需要结合具体模型来理解其含义。