imgs2poses.py: error: unrecognized arguments: C:\Users\avocado\nerf-pytorch\data\nerf_llff_data\bottle3\

时间: 2023-09-30 19:10:31 浏览: 248
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基于NeRF实现手机拍摄照片的三维重建python源码(高分毕业设计).zip

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抱歉，我无法直接执行代码或查看特定文件路径。但是，如果你遇到了 "imgs2poses.py: unrecognized arguments" 的错误，这可能是因为你正在使用不受支持的参数或命令行选项。请确保你使用的命令行参数是正确的，并且与该脚本的预期参数匹配。你可以查看脚本的文档或使用帮助命令来获取更多信息。
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Traceback (most recent call last): File "/content/faster-rcnn-pytorch/train.py", line 439, in <module> fit_one_epoch(model, train_util, loss_history, eval_callback, optimizer, epoch, epoch_step, epoch_step_val, gen, gen_val, UnFreeze_Epoch, Cuda, fp16, scaler, save_period, save_dir) File "/content/faster-rcnn-pytorch/utils/utils_fit.py", line 27, in fit_one_epoch rpn_loc, rpn_cls, roi_loc, roi_cls, total = train_util.train_step(images, boxes, labels, 1, fp16, scaler) File "/content/faster-rcnn-pytorch/nets/frcnn_training.py", line 327, in train_step losses = self.forward(imgs, bboxes, labels, scale) File "/content/faster-rcnn-pytorch/nets/frcnn_training.py", line 266, in forward gt_rpn_label = torch.Tensor(gt_rpn_label).type_as(rpn_locs).long() File "/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/torch/utils/data/_utils/signal_handling.py", line 66, in handler _error_if_any_worker_fails() RuntimeError: DataLoader worker (pid 9618) is killed by signal: Killed.

这个错误信息来自于 PyTorch 的 DataLoader，看起来是 DataLoader 的一个进程被强制终止了，导致训练进程崩溃。可能是因为内存不足或者其他系统资源限制导致的。你可以尝试减小 batch size 或者调整训练参数来缓解此...

class Image2Array(object): """ transfer PIL.Image to Numpy array and transpose dimensions from 'dhwc' to 'dchw'. Args: transpose: whether to transpose or not, default True, False for slowfast. """ def __init__(self, transpose=True): self.transpose = transpose def __call__(self, results): """ Performs Image to NumpyArray operations. Args: imgs: List where each item is a PIL.Image. For example, [PIL.Image0, PIL.Image1, PIL.Image2, ...] return: np_imgs: Numpy array. """ imgs = results['imgs'] np_imgs = (np.stack(imgs)).astype('float32') if self.transpose: np_imgs = np_imgs.transpose(0, 3, 1, 2) # tchw results['imgs'] = np_imgs return results

np_img = image2array({'imgs': [img]})['imgs'][0] # 输出数组形状 print(np_img.shape) 在上面的代码中，我们首先使用PIL库打开一个图像文件，然后使用Image2Array类将其转换为Numpy数组。最后，我们输出...

下载别人的数据集在YOLOV5进行训练发现出现报错，请给出具体正确的处理拌饭Plotting labels... C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\seaborn\axisgrid.py:118: UserWarning: The figure layout has changed to tight self._figure.tight_layout(*args, **kwargs) autoanchor: Analyzing anchors... anchors/target = 4.24, Best Possible Recall (BPR) = 0.9999 Image sizes 640 train, 640 test Using 0 dataloader workers Logging results to runs\train\exp20 Starting training for 42 epochs... Epoch gpu_mem box obj cls total labels img_size 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s][ WARN:0@20.675] global loadsave.cpp:248 cv::findDecoder imread_('C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train'): can't open/read file: check file path/integrity 0%| | 0/373 [00:00<?, ?it/s] Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 543, in <module> train(hyp, opt, device, tb_writer) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\train.py", line 278, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 104, in __iter__ yield next(self.iterator) File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 677, in _next_data data = self._dataset_fetcher.fetch(index) # may raise StopIteration File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in fetch data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\ProgramData\Anaconda3\envs\pytorch1\lib\site-packages\torch\utils\data\_utils\fetch.py", line 51, in data = [self.dataset[idx] for idx in possibly_batched_index] File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 525, in __getitem__ img, labels = load_mosaic(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 679, in load_mosaic img, _, (h, w) = load_image(self, index) File "C:\Users\Administrator\Desktop\Yolodone\utils\datasets.py", line 634, in load_image assert img is not None, 'Image Not Found ' + path AssertionError: Image Not Found C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train Process finished with exit code 1

2. AssertionError: Image Not Found C:/Users/Administrator/Desktop/Yolodone/VOCdevkit/labels/train：这个错误提示图片未找到，请检查图片路径是否正确。 针对这些错误，你可以采取以下解决方法： 1. 检查...

#!/usr/bin/env bash python3 train.py \ --data_dir <Your data dir> \ --images_folder imgs/ \ --train_annotations_file aus_dataset.pkl \ --test_annotations_file aus_dataset_test.pkl \ --generator_name unet_msf_generator \ --normtype_G instancenorm \ --discriminator_name discriminator_wgan_plus \ --normtype_D None \ --name experiment_1 \ --nepochs_no_decay 30 \ --nepochs_decay 20 \ --gpu_ids 0,1 \ --lr_D 1e-4 \ --lr_G 1e-4 \ --lr_decays_to 1e-5 \ --image_size 128 \ --batch_size 16 \ --ngf 64 \ --ndf 64 \ --cond_nc 13 \ --train_G_every_n_iterations 4 \ --lambda_D_prob 1 \ --lambda_D_cond 150 \ --lambda_D_gp 10 \ --lambda_G_fake_cond 150 \ --lambda_rec_l1 30 \ --lambda_cyc_l1 30 \ --lambda_smooth 1e-5

请将 <Your data dir> 替换为你实际的数据目录路径，并确保 imgs/、aus_dataset.pkl 和 aus_dataset_test.pkl 这些文件存在于指定的路径中。 4. GPU 支持：脚本中使用了 --gpu_ids 0,1 参数来指定在哪些 ...

解释Traceback (most recent call last): File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_al_gai.py", line 238, in <module> pgd_attack(hyp, epsilon=0.3, alpha=0.01, num_iterations=40) File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_al_gai.py", line 189, in pgd_attack final_adv_imgs = np.transpose(final_adv_imgs, (1, 2, 0)) File "<__array_function__ internals>", line 180, in transpose File "D:\Anaconda202105\envs\pytorch\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 660, in transpose return _wrapfunc(a, 'transpose', axes) File "D:\Anaconda202105\envs\pytorch\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 57, in _wrapfunc return bound(*args, **kwds) ValueError: axes don't match array

这个报错提示出现在np.transpose函数中，说明在进行数组转置操作时出现了错误。根据报错信息来看，是因为传递给np.transpose函数的第二个参数（即轴的顺序）不符合数组的维度。建议检查一下传递给np.transpose函数的...

FileNotFoundError: class CustomDataset in mmpretrain/datasets/custom.py: [Errno 2] No such file or directory: '../data/cats_dogs_dataset/training_set/'

根据您提供的错误信息FileNotFoundError: class 'CustomDataset' in mmpretrain/datasets/custom.py: \[Errno 2\] No such file or directory: '../data/cats_dogs_dataset/training_set/'，看起来是找不到../...

报错Traceback (most recent call last): File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_algorithm.py", line 75, in <module> pgd_attack(epsilon=0.3, alpha=0.01, num_iterations=40) File "D:/essayexp/deep-learning-for-image-processing-master/pytorch_object_detection/yolov3_spp/pgd_algorithm.py", line 44, in pgd_attack for i, (imgs, targets) in enumerate(pgd_dataloader): # 遍历所有图片 ValueError: too many values to unpack (expected 2)

这个错误提示说是在遍历pgd_dataloader时出现了问题，期望的是一个包含两个值的元组，但实际得到了太多的值。这可能是由于pgd_dataloader中的数据格式与代码中的期望不符导致的。 具体来说，pgd_dataloader中...

Traceback (most recent call last): File "E:\yolov5-master\train.py", line 642, in <module> main(opt) File "E:\yolov5-master\train.py", line 531, in main train(opt.hyp, opt, device, callbacks) File "E:\yolov5-master\train.py", line 286, in train for i, (imgs, targets, paths, _) in pbar: # batch ------------------------------------------------------------- File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\tqdm\std.py", line 1178, in __iter__ for obj in iterable: File "E:\yolov5-master\utils\dataloaders.py", line 172, in __iter__ yield next(self.iterator) File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 633, in __next__ data = self._next_data() File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1328, in _next_data idx, data = self._get_data() File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1284, in _get_data success, data = self._try_get_data() File "F:\conda\envs\yolov5\lib\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 1145, in _try_get_data raise RuntimeError('DataLoader worker (pid(s) {}) exited unexpectedly'.format(pids_str)) from e RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 19928, 15752) exited unexpectedly

此外，你也可以尝试增加num_workers参数的数量来尝试解决问题，例如将其从默认值0增加到2或更多。如果问题仍然存在，你可以尝试使用其他的数据加载器，例如PyTorch的ImageFolder数据加载器，来加载数据集。

Traceback (most recent call last): File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 41, in <module> result = lprnet_plate_recognition("D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\imgs\police.jpg", "D:\yolov7-lpr\yolov7_plate-master\weights\Final_LPRNet_model.pth") File "D:/yolov7-lpr/yolov7_plate-master/plate_recognition/lprnet_plate_recognition.py", line 10, in lprnet_plate_recognition model.eval() AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'这段报错是什么意思

这报错意味着你的代码中使用了一个名为"model"的对象，但它是一个有序字典（OrderedDict）类型的...你需要检查你的代码，确保正确加载了你的模型，并且确保模型是PyTorch的nn.Module类型的对象，才能调用eval()方法。

tkinter.TclError: couldn't open "imgs/dog.jpg": no such file or directory怎么解决

Tkinter中遇到"TclError: couldn't open \"imgs/dog.jpg\": no such file or directory"错误通常是由于尝试访问的图像文件路径不存在或者指定的路径不对。解决这个问题的步骤如下： 1. **检查文件路径**：确认"dog....

请解释一下代码 def cat_list(images, fill_value=0): max_size = tuple(max(s) for s in zip(*[img.shape for img in images])) batch_shape = (len(images),) + max_size batched_imgs = images[0].new(*batch_shape).fill_(fill_value) for img, pad_img in zip(images, batched_imgs): pad_img[..., :img.shape[-2], :img.shape[-1]].copy_(img) return batched_imgs

这里使用了切片操作[..., :img.shape[-2], :img.shape[-1]]来确保每个图像在批次图像中正确的位置。 最后，函数返回拼接后的批次图像数组batched_imgs。 这段代码的作用是方便地将多个不同大小的图像合并为一...

报错 cv2.imwrite(r'./pgd_img/adver_results/{}.jpg'.format(i), np.transpose(adv_imgs), (1, 2, 0)) cv2.error: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp:738: error: (-2:Unspecified error) in function 'bool __cdecl cv::imwrite_(const class std::basic_string<char,struct std::char_traits<char>,class std::allocator<char> > &,const class std::vector<class cv::Mat,class std::allocator<class cv::Mat> > &,const class std::vector<int,class std::allocator<int> > &,bool)' > Encoding 'params' must be key-value pairs: > '(params.size() & 1) == 0' > where > 'params.size()' is 3

cv2.imwrite(r'./pgd_img/adver_results/{}.jpg'.format(i), np.transpose(adv_imgs, (1, 2, 0)), params={"quality": 100}) 其中，quality表示JPEG图像的压缩质量，取值范围是0-100，100表示无损压缩。经过...

解释一下 for frame in current_imgs_path: img = self.loader(frame) if self.transform is not None: img = self.transform(img) current_imgs.append(img) current_label = self.transform(current_label) # print(current_label.shape) batch_cur_imgs = np.stack(current_imgs, axis=0) return batch_cur_imgs, current_label

这段代码的作用是：对于current_imgs_path中的每个frame，使用self.loader方法读取图片，并将其应用于self.transform（如果transform非空），最后将处理后的图片添加到current_imgs列表中。同时，使用self.transform...

for frame in meta['frames'][::skip]: fname = os.path.join(basedir, frame['file_path'] + '.png') imgs.append(imageio.imread(fname)) poses.append(np.array(frame['transform_matrix'])) imgs = (np.array(imgs) / 255.).astype(np.float32) # keep all 4 channels (RGBA) poses = np.array(poses).astype(np.float32) counts.append(counts[-1] + imgs.shape[0]) all_imgs.append(imgs) all_poses.append(poses)

这段代码是一个Python代码段，它使用了imageio库来读取图片文件，然后将其转换为NumPy数组，并将所有图片数据和对应的变换矩阵存储到名为“all_imgs”和“all_poses”的列表中。其中，“meta”是一个字典，包含有关...
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