BATCH_MOSAIC: Incorrect number of arguments.
时间: 2024-06-05 09:09:08 浏览: 20
The error message "BATCH_MOSAIC: Incorrect number of arguments" indicates that the function "BATCH_MOSAIC" has been called with an incorrect number of input arguments.
To fix this error, you need to make sure that you are calling the function with the correct number of arguments. Check the documentation for the function to see how many arguments it expects and what each argument should be.
If you are still having trouble, you can try debugging your code by printing out the values of the input arguments to see if they have the correct format and values.
相关问题
class TimeWindowSequence(Sequence): def __init__(self, x, y, batch_size, window_size): self.x = x self.y = y self.batch_size = batch_size self.window_size = window_size self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size)) def __len__(self): return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size)) def __getitem__(self, idx): batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1])) batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1])) for i in range(self.batch_size): j = idx * self.batch_size + i if j >= self.window_count: break window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :] batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x batch_y[i, :] = window_y[-1, :] return batch_x, batch_y出现
这段代码中似乎缺少了一个缩进,导致 `return` 语句在 `for` 循环内部。可以尝试将 `return` 语句缩进到 `for` 循环外部,如下所示:
```
class TimeWindowSequence(Sequence):
def __init__(self, x, y, batch_size, window_size):
self.x = x
self.y = y
self.batch_size = batch_size
self.window_size = window_size
self.window_count = int(np.ceil(x.shape[0] / window_size))
def __len__(self):
return int(np.ceil(self.x.shape[0] / self.batch_size))
def __getitem__(self, idx):
batch_x = np.zeros((self.batch_size, self.window_size, self.x.shape[1]))
batch_y = np.zeros((self.batch_size, self.y.shape[1]))
for i in range(self.batch_size):
j = idx * self.batch_size + i
if j >= self.window_count:
break
window_x = self.x[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :]
window_y = self.y[j*self.window_size:(j+1)*self.window_size, :]
batch_x[i, :window_x.shape[0], :] = window_x
batch_y[i, :] = window_y[-1, :]
return batch_x, batch_y
```
这样应该就可以解决这个问题了。
def __init__(self, mean: Sequence[Number] = None, std: Sequence[Number] = None, pad_size_divisor: int = 1, pad_value: Union[float, int] = 0, pad_mask: bool = False, mask_pad_value: int = 0, pad_seg: bool = False, seg_pad_value: int = 255, bgr_to_rgb: bool = False, rgb_to_bgr: bool = False, boxtype2tensor: bool = True, non_blocking: Optional[bool] = False, batch_augments: Optional[List[dict]] = None): super().__init__( mean=mean, std=std, pad_size_divisor=pad_size_divisor, pad_value=pad_value, bgr_to_rgb=bgr_to_rgb, rgb_to_bgr=rgb_to_bgr, non_blocking=non_blocking) if batch_augments is not None: self.batch_augments = nn.ModuleList( [MODELS.build(aug) for aug in batch_augments]) else: self.batch_augments = None self.pad_mask = pad_mask self.mask_pad_value = mask_pad_value self.pad_seg = pad_seg self.seg_pad_value = seg_pad_value self.boxtype2tensor = boxtype2tensor什么意思
这段代码是一个数据预处理器(DataPreprocessor)类的初始化方法(__init__),用于创建数据预处理器的实例。下面是对各个参数的解释:
- mean: 均值(mean)是一个数值序列,用于对图像进行均值减法。默认为 None。
- std: 标准差(std)是一个数值序列,用于对图像进行标准化处理。默认为 None。
- pad_size_divisor: pad_size_divisor 是一个整数,指定图像的尺寸除以该数的余数为 0,以便进行图像填充。默认为 1。
- pad_value: pad_value 是一个浮点数或整数,用于指定填充图像的像素值。默认为 0。
- pad_mask: pad_mask 是一个布尔值,指示是否对掩膜(mask)进行填充。默认为 False。
- mask_pad_value: mask_pad_value 是一个整数,用于指定填充掩膜的像素值。默认为 0。
- pad_seg: pad_seg 是一个布尔值,指示是否对分割图(segmentation)进行填充。默认为 False。
- seg_pad_value: seg_pad_value 是一个整数,用于指定填充分割图的像素值。默认为 255。
- bgr_to_rgb: bgr_to_rgb 是一个布尔值,指示是否将图像从 BGR 通道顺序转换为 RGB 通道顺序。默认为 False。
- rgb_to_bgr: rgb_to_bgr 是一个布尔值,指示是否将图像从 RGB 通道顺序转换为 BGR 通道顺序。默认为 False。
- boxtype2tensor: boxtype2tensor 是一个布尔值,指示是否将边界框的类型转换为张量。默认为 True。
- non_blocking: non_blocking 是一个可选的布尔值,指示是否以非阻塞方式加载数据。默认为 False。
- batch_augments: batch_augments 是一个可选的字典列表,用于定义批量增强操作。默认为 None。
在初始化方法中,首先调用父类的初始化方法(super().__init__)来设置均值、标准差、填充相关的参数和通道顺序转换的参数。然后根据传入的 batch_augments 参数,构建批量增强操作的模块列表,并将其保存到 self.batch_augments 属性中。最后,根据传入的参数设置是否进行掩膜和分割图的填充,以及是否将边界框类型转换为张量。
总之,这个初始化方法用于创建数据预处理器的实例,并设置相应的参数和属性,以便在数据预处理过程中进行图像的均值减法、标准化、填充、通道转换等操作,并支持批量增强和边界框类型转换。
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