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私はdetectron2オブジェクト検出に取り組んでいます。検出されたオブジェクトのフィルタリングで問題に直面しています。

detectron2 の予測出力は次のとおりです。

Instances(num_instances=9, image_height=547, image_width=820, fields=[pred_boxes: Boxes(tensor([[3.1173e+01, 3.8368e+01, 5.3751e+02, 5.4078e+02],
    [5.9945e+02, 2.6412e+02, 6.8196e+02, 5.1333e+02],
    [4.4486e+02, 1.7210e+02, 4.9981e+02, 2.5596e+02],
    [1.1566e-01, 2.3533e+02, 8.5483e+01, 3.6838e+02],
    [3.0897e+02, 2.4964e+02, 3.5739e+02, 4.8948e+02],
    [7.6962e-03, 2.3240e+02, 8.5447e+01, 3.7128e+02],
    [2.7454e+02, 2.6212e+02, 3.3122e+02, 4.5928e+02],
    [6.4399e+02, 3.0057e+02, 6.6374e+02, 3.8033e+02],
    [3.1025e+02, 2.5372e+02, 3.3572e+02, 3.5059e+02]])), scores: tensor([0.9998, 0.9994, 0.9941, 0.8815, 0.8447, 0.3559, 0.1484, 0.1304, 0.0928]), pred_classes: tensor([ 0,  0, 67,  2, 27,  7, 27, 27, 27]), pred_masks: tensor([[[False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False]],

    [[False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False]],

    [[False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False]],

    ...,

    [[False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False]],

    [[False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False]],

    [[False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     ...,
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False],
     [False, False, False,  ..., False, False, False]]])])

フィルタリングを行い、予測されたオブジェクト クラス、スコア、およびボックスを含む新しいリスト (dict) を作成しました。これを画像にプロットして視覚化したかった：

フィルタリング コード:

idxofClass = [i for i, x in enumerate(list(outputs['instances'].pred_classes)) if (x == 0)]
outputs_new = [{'pred_classes': o.pred_classes[idxofClass], 'scores':o.scores[idxofClass], 'pred_boxes':o.pred_boxes[idxofClass] }]

これで、次のようにフィルター処理された値を取得できます。

[{'pred_classes': tensor([ 0,  0, 67]), 'scores': tensor([0.9998, 0.9994, 0.9941]), 'pred_boxes': Boxes(tensor([[ 31.1728,  38.3685, 537.5092, 540.7788],
    [599.4498, 264.1228, 681.9622, 513.3326],
    [444.8603, 172.1017, 499.8055, 255.9632]]))}]

この値を Visualizer に渡すときに、次のエラーが発生します。

Traceback (most recent call last):
  File "apimodel.py", line 96, in <module>
    out = v.draw_instance_predictions(outputs_new)
  File "/root/anaconda3/envs/ml-engine/lib/python3.8/site-packages/detectron2/utils/visualizer.py", line 366, in draw_instance_predictions
    boxes = predictions.pred_boxes if predictions.has("pred_boxes") else None
AttributeError: 'list' object has no attribute 'has'

元の出力のデータ型はクラス インスタンスです。

o = outputs["instances"]
print("data type:", type(o))
<class 'detectron2.structures.instances.Instances'>

新しく作成されたフィルター処理された出力の出力は、リスト (dict) です。

<class 'list'>

私の目的は、フィルタリングされたスコアに基づいて境界ボックスをプロットすることです。出力の元の値を置き換えようとしましたが、成功しませんでした。これを手伝ってください。

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