Existe una parte del código para eliminar bounding boxes negativas cuando se están haciendo las agrupaciones de boundign boxes, pero no funcionaba bien así que se eliminaron estos casos: # group bounding boxes with negative coordinates are subsituted by copys of close bounding boxes in time azis
subsets_df = subsets_df.groupby(['frame_temporal_center', 'subset_n'], as_index=False).apply(remove_subset_with_negative_values)
subsets_df = subsets_df[['left_bb_group', 'top_bb_group', 'right_bb_group', 'bottom_bb_group', 'subset_n', 'frame', 'contact_id_v2', 'frame_temporal_center']]
subsets_df.columns = ['left', 'top', 'right', 'bottom', 'subset_n', 'frame', 'contact_id_v2', 'frame_temporal_center']
Existe una parte del código para eliminar bounding boxes negativas cuando se están haciendo las agrupaciones de boundign boxes, pero no funcionaba bien así que se eliminaron estos casos: # group bounding boxes with negative coordinates are subsituted by copys of close bounding boxes in time azis subsets_df = subsets_df.groupby(['frame_temporal_center', 'subset_n'], as_index=False).apply(remove_subset_with_negative_values) subsets_df = subsets_df[['left_bb_group', 'top_bb_group', 'right_bb_group', 'bottom_bb_group', 'subset_n', 'frame', 'contact_id_v2', 'frame_temporal_center']] subsets_df.columns = ['left', 'top', 'right', 'bottom', 'subset_n', 'frame', 'contact_id_v2', 'frame_temporal_center']