tf.image.sample_distorted_bounding_box ValueError

Question

Ich versuche, existierende beschriftete Bounding-Box-Bilder zu vergrößern, um mehr Objekterkennungs-Trainingsdaten mit der Funktion tf.image.sample_distorted_bounding_box zu erstellen, aber ich bekomme immer wieder diese Fehler gefunden here. Ich bin mir ziemlich sicher, dass meine Bounding Box korrekt eingestellt ist, weil sie funktioniert, wenn ich die Bounding Box zeichne.

img = mpimg.imread('bPawn0.jpg') 
img = img.reshape(1,300,300,3) 
boxes = [100,88,253,209] 
box = np.ones([1,1,4]) 
for i in range(4): 
    box[:,:,i] = boxes[i]/300 
box = tf.convert_to_tensor(box, np.float32) 

begin, size, bbox_for_draw = tf.image.sample_distorted_bounding_box(tf.shape(img),bounding_boxes=box) 

ValueError: Tried to convert 'min_object_covered' to a tensor and failed. Error: None values not supported. 

Irgendwelche Vorschläge, was ich hier falsch mache?

Answer 1

Ich frage mich, ob dies ein Fehler in der sample_distorted_bounding_box() - Code ist, da ich keinen Test sehe, der dieses Argument für die Funktion nicht explizit angibt.

Können Sie versuchen, dieses Argument explizit zu setzen, so etwas?

sample_distorted_bounding_box = tf.image.sample_distorted_bounding_box(
    tf.shape(image), 
    bounding_boxes=bbox, 
    min_object_covered=0.1, 
    aspect_ratio_range=[0.75, 1.33], 
    area_range=[0.05, 1.0], 
    max_attempts=100, 
    use_image_if_no_bounding_boxes=True) 

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/inception/inception/image_processing.py#L235