Ssd_keras: यादृच्छिक फसल में बग?

@juntingzh हाँ, शायद, तुम सही हो। मुझे पता है कि विधि random_sized_crop में बग हैं। मैं इसे जल्द से जल्द ठीक करने की उम्मीद करता हूं। मेरे पास सर्वर पर इस पद्धति का कार्यशील संस्करण है, लेकिन अभी इसकी पहुंच नहीं है।

कक्षा जनरेटर में, self.crop_attempts क्या करता है?

@juntingzh @chenwgen यहाँ सही कार्यान्वयन है, मेरा मानना ​​​​है:

def random_sized_crop(self, img, targets):
        img_w = img.shape[1]
        img_h = img.shape[0]
        img_area = img_w * img_h
        random_scale = np.random.random()
        random_scale *= (self.crop_area_range[1] -
                         self.crop_area_range[0])
        random_scale += self.crop_area_range[0]
        target_area = random_scale * img_area
        random_ratio = np.random.random()
        random_ratio *= (self.aspect_ratio_range[1] -
                         self.aspect_ratio_range[0])
        random_ratio += self.aspect_ratio_range[0]
        w = np.round(np.sqrt(target_area * random_ratio))     
        h = np.round(np.sqrt(target_area / random_ratio))
        if np.random.random() < 0.5:
            w, h = h, w
        w = min(w, img_w)
        w_rel = w / img_w
        w = int(w)
        h = min(h, img_h)
        h_rel = h / img_h
        h = int(h)
        x = np.random.random() * (img_w - w)
        x_rel = x / img_w
        x = int(x)
        y = np.random.random() * (img_h - h)
        y_rel = y / img_h
        y = int(y)
        img = img[y:y+h, x:x+w]
        new_targets = []
        for box in targets:
            cx = 0.5 * (box[0] + box[2])
            cy = 0.5 * (box[1] + box[3])
            if (x_rel < cx < x_rel + w_rel and
                y_rel < cy < y_rel + h_rel):
                xmin = (box[0] - x_rel) / w_rel
                ymin = (box[1] - y_rel) / h_rel
                xmax = (box[2] - x_rel) / w_rel
                ymax = (box[3] - y_rel) / h_rel
                xmin = max(0, xmin)
                ymin = max(0, ymin)
                xmax = min(1, xmax)
                ymax = min(1, ymax)
                box[:4] = [xmin, ymin, xmax, ymax]
                new_targets.append(box)
        new_targets = np.asarray(new_targets).reshape(-1, targets.shape[1])
        return img, new_targets