2. List Index Out of Range的意思是什么? 当我们尝试使用一个超出列表长度的索引来访问列表中的元素时,Python将会抛出一个"list index out of range"错误。这个错误告诉我们,我们试图访问一个超出列表范围的索引,即不存在的索引位置。 例如,如果我们尝试访问`my_list`的第六个元素,也就是索引位置5,会引发这个...
当我们使用一个超出列表范围的索引时,就会导致"index out of range"错误。其中,"yolox"是一个虚拟的示例列表名称。 二、为什么会出现"yolox list index out of range"错误? 这个错误的主要原因是我们试图访问一个索引值,该值超过了列表的长度。例如,我们有一个包含5个元素的列表,如果我们使用索引值为5(而不是...
为什么会发生"yolox list index out of range"错误? 这个错误通常出现在以下情况下: 1.索引超出列表长度:最常见的情况就是我们在尝试访问或操作列表时,使用了一个比列表长度更大的索引。 2.计算错误:有时,我们可能计算出了错误的索引值,例如使用了错误的变量或表达式。 3.空列表访问:当尝试访问一个空列表时,...
IndexError: list index out of range Exception ignored in: <bound method CacheDataset.delof <yolox.data.datasets.voc.VOCDetection object at 0x7f8cd80be2b0>> Traceback (most recent call last): File "/home/ubuntu/Project/YOLOX-main/yolox/data/datasets/datasets_wrapper.py", line 177, indel...
conv3 = BaseConv(2 * hidden_channels, out_channels, 1, stride=1, act=act) module_list = [ Bottleneck( hidden_channels, hidden_channels, shortcut, 1.0, depthwise, act=act ) for _ in range(n) ] self.m = nn.Sequential(*module_list) def forward(self, x): x_1 = self.conv1(x)...
array(dets) for each in range(80): the_boxes = dets[np.where(dets[:,5:85].argsort()[:,-1]==each)[0].tolist(),:] # dets[:,5:85]是所有框输出的80类类别概率,假设是[[3,1],[4,5],[1,0]] # dets[:,5:85].argsort()输出排序后的索引值,为[[1,0],[0,1],[1,0]] # ...
xc =int(random.uniform(0.5* input_w,1.5* input_w))# 3 additional image indicesindices = [idx] + [random.randint(0,len(self._dataset) -1)for_inrange(3)]fori_mosaic, indexinenumerate(indices): img, _labels, _, img_id = self._dataset.pull_item(index)# 得到的第一张图片的原始大小...
current_data_index_list = list(range(current_data_length)) random.shuffle(current_data_index_list) train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name) val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name) ...
range(len(candidate_box)): a1 = int(candidate_box[num, 0]) b1 = int(candidate_box[num, 1]) a2 = int(candidate_box[num, 2]) b2 = int(candidate_box[num, 3]) confidence = str(candidate_box[num, 4]) index = int(candidate_box[num, 5]) pre_class = class_list[index] cv2....
[ch]) # model, savelist # default class names ['0', '1', '2',..., '19'] self.names = [str(i) for i in range(self.yaml['nc'])] # default names # self.inplace=True 默认True 不使用加速推理 # AWS Inferentia Inplace compatiability # https://github.com/ultralytics/yolov5...