作りながら学ぶ PyTorchによる発展ディープラーニングの「2_objectdetection」の「2-7_SSD_training.ipynb」の実行エラーの解決方法2

Question

前提・実現したいこと

作りながら学ぶ PyTorchによる発展ディープラーニングの「2_objectdetection」の「2-7_SSD_training.ipynb」
でオリジナルクラスで学習をさせたいので、以下のようにクラス数を指定しました

voc_classes = ['person', 'cans', 'box', 'bottle', 'straw']

発生している問題・エラーメッセージ

学習時に以下のエラーが出ました

~\pytorch_advanced-master\2_objectdetection\utils\ssd_model.py in pull_item(self, index)
    255         # 3. 前処理を実施
    256         img, boxes, labels = self.transform(
--> 257             img, self.phase, anno_list[:, :4], anno_list[:, 4])
    258 
    259         # 色チャネルの順番がBGRになっているので、RGBに順番変更

IndexError: too many indices for array: array is 1-dimensional, but 2 were indexed

###　試したこと
・クラス数の変更部分を全て確認した。
・動作は学習前の部分までは問題なかった。
・以下のipynb内の㏑４において、以下のようにrootを変更した。

https://github.com/YutaroOgawa/pytorch_advanced/blob/master/2_objectdetection/2-2-3_Dataset_DataLoader.ipynb

rootpath = "./original_data/"

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

引用先のプログラム：https://github.com/YutaroOgawa/pytorch_advanced.git

Comments

[meg_]

エラー発生箇所を特定されると良いかと思います。(どの引数でエラーなのか？)

[quickquip]

データをどう準備したのか、その作業内容をぜんぶ書きましょう。

[Saba3]

ご指摘ありがとうございます。
データ形式はVOC2012のxml形式です。
フォルダ内の「2-2-3_Dataset_DataLoader.ipynb」のチュートリアルではエラーなしで動作しました。

[quickquip]

データを自分で作ったわけじゃないのでしょうか?
（こうデータを作って、ここに置いて、コードをこう変えて……という話がでてこないので）

[Saba3]

データのアノテーションは自作しました。
また、質問の試した内容を変更しました。

[quickquip]

なるほど。追記ありがとうございます。
エラーから逆算していくとクラスのどれかに"アノテーションされたデータが1個もない"状態かと思ったのでした。

[Saba3]

解答ありがとうございます。
再度1からアノテーション作業を試みてみます。

[quickquip]

いえ、そう思えただけで確証があるわけではないです。（だから回答にしてないのです）
エラーが起きている箇所でエラーが起きているデータがどうなっているのか、普通にデバッグしていくのがいいと思います。

[Saba3]

ご指摘ありがとうございます。
アノテーション作業をした後に再度実行したところ、無事学習を行えました。
お騒がせして申し訳ありませんでした。

Answer 1

アノテーション作業でラベル付けを間違っていた。