ValueError: Type mismatch (<class 'tuple'> vs. <class 'str'>) with values (() vs. coco_2017_train) for config key: DATASETS.TRAIN

This error occurs when there is a mismatch in the data type for the values assigned to the config key DATASETS.TRAIN. The expected data type for this key is a tuple, but the value assigned to it is a string.

To fix this error, you need to ensure that the value assigned to DATASETS.TRAIN is a tuple containing the required dataset information. For example, if you are using the COCO dataset, the correct value for DATASETS.TRAIN should be a tuple containing the dataset name and the dataset split, like so:

DATASETS.TRAIN = ('coco_2017_train', )

Make sure that you are using the correct data type for all the values assigned to the configuration keys in your code.

相关问题

ValueError: mutable default <class 'timm.models.maxxvit.MaxxVitConvCfg'> for field conv_cfg is not allowed: use default_factory

这个错误是因为某个函数或方法的参数设置了一个可变的默认值（mutable default），在 Python 中，可变的默认值在函数或方法被定义时只会被创建一次，而不是每次函数或方法被调用时都会创建一次。这可能导致意外的行为和错误。

解决这个问题的方法是使用 `default_factory` 参数，而不是使用可变的默认值。`default_factory` 可以是一个函数，每次调用函数时都会创建一个新的对象作为默认值。

例如，如果你有一个函数 `foo`，其参数 `bar` 的默认值是一个列表：

def foo(bar=[]):
    bar.append(1)
    print(bar)

当你多次调用 `foo()` 时，你可能会得到意外的行为：

foo()  # 输出 [1]
foo()  # 输出 [1, 1]
foo()  # 输出 [1, 1, 1]

这是因为在第一次调用 `foo()` 时，Python 创建了一个空列表作为默认值，并将其绑定到 `bar` 参数上。当你在函数中修改了 `bar`，这个列表也被修改了。在后续的调用中，Python 会重复使用这个默认值，因此你会看到列表中有多个 `1`。

为了避免这个问题，你可以将 `bar` 的默认值修改为一个函数：

def foo(bar=None):
    if bar is None:
        bar = []
    bar.append(1)
    print(bar)

现在，每次调用 `foo()` 时，都会创建一个新的空列表作为默认值。因为这是一个新的对象，所以你可以修改它而不会影响到其他调用。

foo()  # 输出 [1]
foo()  # 输出 [1]
foo()  # 输出 [1]

ValueError: Unexpected detail coefficient type: <class 'tuple'>. Detail coefficients must be a 3-tuple of arrays as returned by wavedec2. If you are using pywt.array_to_coeffs or pywt.unravel_coeffs, please specify output_format='wavedec2'

非常抱歉，看来我在修改代码时出现了新的错误。出现 `ValueError: Unexpected detail coefficient type: <class 'tuple'>...` 的错误是因为在量化子带时，遇到了一个非预期的类型，这可能是因为前面的DWT分解没有使用正确的输出格式。请在DWT分解时，将输出格式设置为 'wavedec2'，即：

coeffs = pywt.wavedec2(img, wavelet, level=level, mode='symmetric', axis=(-2,-1), output_format='wavedec2')

这样就可以避免这个错误了。下面是修改后的完整代码：

import numpy as np
import cv2
import pywt

def dwt_compress(img, wavelet='haar', level=1):
    # 转换为浮点数类型
    img = np.float32(img)
    # DWT分解
    coeffs = pywt.wavedec2(img, wavelet, level=level, mode='symmetric', axis=(-2,-1), output_format='wavedec2')
    # 将每个子带进行量化
    coeffs_list = list(coeffs)
    for i in range(1, len(coeffs_list)):
        coeffs_list[i] = (np.round(coeffs_list[i][0] / (2 ** (level - i + 1))) * (2 ** (level - i + 1)), coeffs_list[i][1], coeffs_list[i][2])
    # DWT重构
    img_compress = pywt.waverec2(coeffs_list, wavelet)
    # 转换为整数类型
    img_compress = np.uint8(img_compress)
    return img_compress

# 读取原始图像
img = cv2.imread('test.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)
# 对原始图像进行DWT压缩
img_compress = dwt_compress(img, wavelet='haar', level=1)
# 计算PSNR
psnr = cv2.PSNR(img, img_compress)
print('PSNR:', psnr)

希望这次能够解决您的问题，再次感谢您的指正！