ValueError: ожидалось, что x_max для bbox (0,65, 0,51, 1,12, 0,64, 3) будет в диапазоне [0,0, 1,0], получено 1,1234809015877545

Question

Я хочу применить дополнения к данным из Albumentations PyTorch к изображениям с ограничивающими рамками.

Когда я применяю преобразование HorizontalFlip, я получаю эту ошибку ValueError: Expected x_max for bbox (0.6505353259854019, 0.517013871576637, 1.1234809015877545, 0.6447916687466204, 3) to be in the range [0.0, 1.0], got 1.1234809015877545.

Я использую следующий код

      A.Compose([
           A.HorizontalFlip(p=1),
           ToTensorV2(p=1.0)],
           p=1.0,     
           bbox_params=A.BboxParams(format='coco',min_area=0, min_visibility=0,label_fields=['labels'])
                  )

Когда я применяю преобразование «Вырез», у меня нет ошибок в отношении ограничивающих рамок.

      A.Compose([
          A.Cutout(num_holes=10, max_h_size=32, max_w_size=32, fill_value=0, p=0.5),
          ToTensorV2(p=1.0)],
          p=1.0,       
          bbox_params=A.BboxParams(format='coco',min_area=0, min_visibility=0,label_fields=['labels'])
                  )

Answer 1

Возможно, причина в том, что вы используете opencv для чтения изображения, а не PIL.Image. Прочитанное изображение Opencv: H W C.
PIL.Image прочитанное изображение: W H C. И для альбументации необходимо ввести: W H C.

Answer 2

Будьте осторожны с форматом вашего набора данных, возможно, вы передали формат Pascal_VOC вместо coco.https://albumentations.ai/docs/getting_started/bounding_boxes_augmentation/

Answer 3

Ограничивающая рамка выходит за пределы изображения, поскольку после преобразования она оказывается больше, чем размер изображения. Внимательно проверьте размеры ограничивающей рамки.