使用 tf-Faster-RCNN 进行对象检测时出现 InvalidArgumentError答案

【问题标题】：InvalidArgumentError while using tf-Faster-RCNN for object detection使用 tf-Faster-RCNN 进行对象检测时出现 InvalidArgumentError
【发布时间】：2017-11-15 09:25:26
【问题描述】：

我在使用 tensorflows Faster-RCNN 进行对象检测时遇到以下错误：

"InvalidArgumentError : ValueError: attempt to get argmax of an empty sequence  [[Node: model/rpn/target/PyFunc = PyFunc[Tin=[DT_FLOAT, DT_INT32, DT_INT32, DT_INT32, DT_INT32], Tout=[DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT, DT_FLOAT], token="pyfunc_0", _device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0"](model/rpn/cls/conv_1/Mul/_2579, _arg_Placeholder_2_0_2, _arg_Placeholder_1_0_1, model/rpn/target/PyFunc/input_3, model/rpn/target/PyFunc/input_4)]]
 [[Node: losses/fast_rcnn_cls_loss/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/Shape/_2565 = _HostRecv[client_terminated=false, recv_device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0", send_device="/job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0", send_device_incarnation=1, tensor_name="edge_5640_losses/fast_rcnn_cls_loss/SparseSoftmaxCrossEntropyWithLogits/Shape", tensor_type=DT_INT32, _device="/job:localhost/replica:0/task:0/gpu:0"]()]]".

我已检查我的所有图像是否包含有效的边界框。我该如何解决这个问题？

【问题讨论】：

我也遇到了这个问题。你有办法解决吗？如果是这样，您可以写一个答案并帮助我们所有人^^
不，很遗憾，我无法解决这个问题：/ 但我认为这个错误与数据集中的边界框太小/太大有关。

标签： tensorflow object-detection

【解决方案1】：

TL;DR：从您的数据和从the caches

中删除零宽度边界框

当我收到此错误时，我正在使用基于 Fast(er)-RCNN 的 CTPN 文本检测器。

我注意到我的一些边界框有width=0。所以我清理了它们，但错误仍然存在。由于代码正在使用缓存，因此未反映更改。所以我从data 文件夹中删除了缓存并重新运行代码。

希望这对某人有所帮助。

【讨论】：