IAE：预期 'tf.Tensor(False, shape=(), dtype=bool)' 为真。汇总数据：b'最大框坐标值大于1.100000答案

【问题标题】：IAE: Expected 'tf.Tensor(False, shape=(), dtype=bool)' to be true. Summarized data: b'maximum box coordinate value is larger than 1.100000IAE：预期 'tf.Tensor(False, shape=(), dtype=bool)' 为真。汇总数据：b'最大框坐标值大于1.100000
【发布时间】：2021-09-25 17:02:18
【问题描述】：

我正在学习本教程，但使用的是我自己的数据：https://www.youtube.com/watch?v=yqkISICHH-U

我遇到了这个错误，我成功地训练了我的数据，但是在尝试评估我的数据时我遇到了这个错误： tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: 预期 'tf.Tensor(False, shape=(), dtype=bool)' 为真。汇总数据：b'最大框坐标值大于1.100000：'1.2443783

之前实际上是成功的，因为我昨晚训练了一个模型并且可以评估它，但我想从头开始重新训练它，因为它检测得不是很好。我将图像重新压缩为 JPG 并重新标记它们（使用 LabelImg），删除以前的检查点，然后再次尝试，这就是我得到的。所以我认为不存在兼容性问题。我使用的模型是 SSD MobileNet V2 FPNLite 320x320。 Python 3.6 版和 TensorFlow 2.4.1

我检查了与此错误相关的其他问题，但解决方案要么不起作用，要么我缺乏理解遵循指示的理解，如果我能获得更好的解决方法，我愿意尝试。

我尝试更改 box_list_ops.py，详见此处：https://github.com/tensorflow/models/issues/1754，但这并没有修复它。

我还尝试运行脚本以确保我的图像大小正确，并且看起来没有问题，但我肯定想仔细检查是否有人知道我应该使用什么脚本以及如何使用它。

谢谢，这是我第一次在 Stack Overflow 上发帖，如果我没有提供足够的细节或信息，我深表歉意，我愿意在必要时分享更多信息。

【问题讨论】：

标签： python tensorflow machine-learning object-detection object-detection-api

【解决方案1】：

我遇到了同样的问题，就我而言，解决方法是将纵向格式（高度>宽度）的图像裁剪为“变成”横向。

根据我的研究，TensorFlow对象检测似乎不允许边界框太小（小于32x32）或大于原始图像的纵横比。

另一个建议是通过 mgh3326 运行或改编 this code，并调整带有小框的图像。

【讨论】：