输入图像的数据类型是布尔型。在布尔数据类型下，插值未定义。

Question

我在使用Mask_RCNN来训练自己的多类别数据集时遇到了这个问题。

当我开始训练时，就会出现这个错误：

/home/parth/anaconda3/envs/compVision/lib/python3.7/site-packages/skimage/transform/_warps.py:830: FutureWarning: 输入的图像数据类型为布尔型。布尔型数据类型不支持插值。请将顺序设置为0或明确地将输入图像转换为其他数据类型。从版本0.19开始，将引发ValueError而不是此警告。 order = _validate_interpolation_order(image.dtype, order)

我一直收到了很多次这个错误，然后内核死了。 请帮帮我！

- parth.singh71

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在概念层面上，您希望布尔类型数据的插值如何工作？ - gspr

简而言之 - 在Mask RCNN库中，他们传递了order=1，这就是为什么会出现这个问题的原因。<hr>请参考此问题。我已经解释了为什么会发生这种情况。https://github.com/scikit-image/scikit-image/issues/6286 - Anmol Deep

Answer 1

也许您可以尝试使用skimage 0.16.2 版本。当我使用版本 0.17.2 时，我遇到了相同的问题。祝好运！我不知道为什么。

- user13729590

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谢谢！这对我有效。 - Juan Camilo Rivera Palacio

是啊...在苹果芯片上运行得那么好（并不是！） - trueToastedCode

它解决了我的问题，我爱你。 - Ed J

@trueToastedCode 我通过conda安装了它，在Apple Silicon上运行得非常好。conda install scikit-image=0.16.2 - Bonco

Answer 2

使用pip安装最新版本的scikit-image库，版本号是0.16.2

- eson hu

Answer 3

训练两类别的MaskRCNN模型时，我也遇到了同样的问题。然后通过以下命令卸载了现有（我的版本为0.19.2）的scikit-image：

pip uninstall scikit-image

并通过以下命令安装了相同包的0.16.2版本：

pip install scikit-image==0.16.2

请注意使用的tensorflow和keras版本：

tensorflow==2.2.0 keras==2.3.1

- ANJALI PC

Answer 4

我假设您正在尝试转换掩码（即在Mask_RCNN中）。如果是这种情况，一个解决方案是按要求进行操作（明确地将类型强制转换为其他类型），然后将其转换回布尔掩码。

更改scikit-image版本只是一种权宜之计，最终不会起作用，因为其他需要更新的软件包与旧版scikit-image不兼容。

我提供了一个例子解决方案，已经验证可以很好地工作：

# resize the mask cast as uint32 then convert back to bool
    img_resized = skimage.util.img_as_bool(skimage.transform.resize(
        image.astype(np.uint32), output_shape,
        order=order, mode=mode, cval=cval, clip=clip,
        preserve_range=preserve_range, anti_aliasing=anti_aliasing,
        anti_aliasing_sigma=anti_aliasing_sigma))
    return img_resized

希望能对您有所帮助。看起来这是一个常见的问题，降级scikit-image并不是一个理想的解决方案。

- thedustyengineer

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由于C语言问题，我无法降级到旧版本的scikit-image，最终通过这种方式解决了我的问题。对于那些感兴趣的人，我不得不更改utils.py底部的resize函数，因为这在帖子中并不清楚。 - Jannes Braet