open-mmlab/mmsegmentation

[KeyError: 'PALETTE'] while loading model after retraining

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#2039 aperta il 7 set 2022

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Descrizione

Hi, I am getting following error while loading the model after retraining on my custom dataet.

mmseg/apis/inference.py:36, in init_segmentor(config, checkpoint, device)
     34     checkpoint = load_checkpoint(model, checkpoint, map_location='cpu')
     35     model.CLASSES = checkpoint['meta']['CLASSES']
---> 36     model.PALETTE = checkpoint['meta']['PALETTE']
     37 model.cfg = config  # save the config in the model for convenience
     38 model.to(device)

KeyError: 'PALETTE'

I checked the keys in my saved model which are these

dict_keys(['epoch', 'iter', 'mmcv_version', 'time', 'CLASSES'])

Did training with following code

# Build the detector
model = build_segmentor(cfg.model)
# Add an attribute for visualization convenience
model.CLASSES = datasets[0].CLASSES
model.PALETTE = datasets[0].PALETTE

# Create work_dir
mmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir))
train_segmentor(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True, 
                meta=dict())

Guida contributor

Direzione di ricerca
L'utente deve assicurarsi che la chiave 'PALETTE' sia inclusa nel dizionario 'meta' passato a train segmentor. Attualmente, l'utente passa 'meta=dict()', che omette PALETTE. La soluzione è modificare lo script di addestramento per includere 'PALETTE' nel dizionario meta, ad esempio 'meta=dict(CLASSES=datasets[0].CLASSES, PALETTE=datasets[0].PALETTE)'. In alternativa, il codice di inferenza in mmseg/apis/inference.py potrebbe essere reso più robusto per gestire l'assenza di PALETTE. Il problema è stato assegnato, quindi il contributore dovrebbe verificare lo stato dell'assegnatario e le eventuali PR esistenti.
Tech stack
pythonpytorch
Dominio
machine learningai
Tipo issue
Bug
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
2
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-3 ore
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Attiva
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
Pythonpytorch
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
50