使用tools/infer.py报错

[LittleCool-Man]

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执行命令

python PaddleDetection/tools/infer.py -c PaddleDetection/configs/picodet/picodet_m_416_coco_lcnet.yml --infer_dir pic/

提示

Traceback (most recent call last):
  File "/home/aistudio/PaddleDetection/tools/infer.py", line 273, in <module>
    main()
  File "/home/aistudio/PaddleDetection/tools/infer.py", line 269, in main
    run(FLAGS, cfg)
  File "/home/aistudio/PaddleDetection/tools/infer.py", line 218, in run
    trainer.predict(
  File "/home/aistudio/PaddleDetection/ppdet/engine/trainer.py", line 994, in predict
    self.dataset.set_images(images, do_eval=do_eval)
  File "/home/aistudio/PaddleDetection/ppdet/data/source/dataset.py", line 240, in set_images
    self.roidbs = self._load_images(do_eval=do_eval)
  File "/home/aistudio/PaddleDetection/ppdet/data/source/dataset.py", line 210, in _load_images
    coco = COCO(anno_file)
  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.10/site-packages/pycocotools/coco.py", line 82, in __init__
    dataset = json.load(f)
  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.10/json/__init__.py", line 293, in load
    return loads(fp.read(),
  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.10/json/__init__.py", line 346, in loads
    return _default_decoder.decode(s)
  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.10/json/decoder.py", line 337, in decode
    obj, end = self.raw_decode(s, idx=_w(s, 0).end())
  File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.10/json/decoder.py", line 355, in raw_decode
    raise JSONDecodeError("Expecting value", s, err.value) from None
json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

picodet_m_416_coco_lcnet.yml配置如下:

_BASE_: [
  '../datasets/voc.yml',
  '../runtime.yml',
  '_base_/picodet_v2.yml',
  '_base_/optimizer_300e.yml',
  '_base_/picodet_416_reader.yml',
]

pretrain_weights: weights/picodet_m_416_coco_lcnet.pdparams
# weights: output/picodet_s_416_coco_lcnet/119
weights: output/best_model
find_unused_parameters: True
use_ema: true
epoch: 300
snapshot_epoch: 10

LCNet:
  scale: 0.75
  feature_maps: [3, 4, 5]

LCPAN:
  out_channels: 96

PicoHeadV2:
  conv_feat:
    name: PicoFeat
    feat_in: 96
    feat_out: 96
    num_convs: 2
    num_fpn_stride: 4
    norm_type: bn
    share_cls_reg: True
    use_se: True
  feat_in_chan: 96

TrainReader:
  sample_transforms:
  - Decode: {}
  - Mosaic:
      prob: 0.6
      input_dim: [640, 640]
      degrees: [-10, 10]
      scale: [0.1, 2.0]
      shear: [-2, 2]
      translate: [-0.1, 0.1]
      enable_mixup: True
  - AugmentHSV: {is_bgr: False, hgain: 5, sgain: 30, vgain: 30}
  - RandomCrop: {}
  - RandomFlip: {prob: 0.5}
  - RandomDistort: {}
  batch_transforms:
  - BatchRandomResize: {target_size: [352, 384, 416, 448, 480], random_size: True, random_interp: True, keep_ratio: False}
  - NormalizeImage: {is_scale: true, mean: [0.485,0.456,0.406], std: [0.229, 0.224,0.225]}
  - Permute: {}
  - PadGT: {}
  batch_size: 72
  shuffle: true
  drop_last: false

LearningRate:
  base_lr: 0.06
  schedulers:
  - !CosineDecay
    max_epochs: 300
  - !LinearWarmup
    start_factor: 0.1
    steps: 300

voc.yml配置如下:

metric: VOC
map_type: 11point
num_classes: 3

TrainDataset:
  name: VOCDataSet
  dataset_dir: dataset/voc
  anno_path: train.txt
  label_list: label.txt
  data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'difficult']

EvalDataset:
  name: VOCDataSet
  dataset_dir: dataset/voc
  anno_path: valid.txt
  label_list: label.txt
  data_fields: ['image', 'gt_bbox', 'gt_class', 'difficult']

TestDataset:
  name: ImageFolder
  anno_path: dataset/voc/label.txt

数据集目录:

运行环境:

AIstudio-GPU python3.10.10 paddlepaddle2.6.2 paddledetection2.7

使用voc数据集训练时一切正常，voc数据集都是xml文件，为什么在调用infer.py推理时要去验证json文件呢，是哪个配置没修改吗？

[lunaticsst]

您好，我看到picodet_m_416_coco_lcnet.yml原文件中所使用的数据集是coco格式的，您提供的报错信息中显示调用了COCO数据集对应的class，因此可能这个算法和voc格式数据集不适配，建议您将数据保存副本后将数据集转换为COCO格式即可。我们在PaddleX中提供了目标检测数据集VOC格式转换为COCO格式的功能，您可以安装PaddleX并参考https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/5029b5053d82b9acfd4b0b6e57c3a58773224504/docs/module_usage/tutorials/cv_modules/object_detection.md 中4.1.3部分对应的命令进行转换。

[LittleCool-Man]

您好，我看到picodet_m_416_coco_lcnet.yml原文件中所使用的数据集是coco格式的，您提供的报错信息中显示调用了COCO数据集对应的class，因此可能这个算法和voc格式数据集不适配，建议您将数据保存副本后将数据集转换为COCO格式即可。我们在PaddleX中提供了目标检测数据集VOC格式转换为COCO格式的功能，您可以安装PaddleX并参考https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/5029b5053d82b9acfd4b0b6e57c3a58773224504/docs/module_usage/tutorials/cv_modules/object_detection.md 中4.1.3部分对应的命令进行转换。

感谢您的回复，我稍后会将数据集格式修改为coco同时修改相应配置文件尝试一下。 此外我还是想了解一下，同样的配置训练时调用train,py没有报错，正常完成训练，应该说明这个是支持voc数据集的，picodet_m_416_coco_lcnet.yml、voc.yml都做了修改将数据集格式指向voc，为什么在调用infer.py是会将数据集指向coco格式呢。是因为picodet_m_416_coco_lcnet.pdparams这个预训练模型推理时只支持coco格式吗，还是因为存在其他配置文件需要修改呢？

[EvW1998]

9192 我发现运行快速体验中的infer命令也会报如上的错误。 请问为什么推理单张图片时会调用数据集呢？ @lunaticsst

[TingquanGao]

该问题需要排查，猜测是在推理单张图时，需要class id和label的映射表，该信息默认是从coco数据集的json文件中读取的。 建议尝试PaddleX进行单图推理，相关目标检测模型，目标检测产线

[EvW1998]

该问题需要排查，猜测是在推理单张图时，需要class id和label的映射表，该信息默认是从coco数据集的json文件中读取的。 建议尝试PaddleX进行单图推理，相关目标检测模型，目标检测产线

经过我的排查，问题应该是无论数据集格式为VOC或COCO，infer.py都尝试通过抽取COCO的json文件中的标签。并没有在数据集格式为VOC时，改为读取label_list.txt。

[TingquanGao]

感谢反馈！我记录下该问题