训练BEVFusion遇到 IndexError: list index out of range

Question

训练BEVFusion输入

./tools/dist_train.sh configs/bevfusion/cam_stream/mask_rcnn_dbswin-t_fpn_3x_nuim_cocopre.py 1

遇到错误

IndexError: list index out of range

Answer 1

下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

在使用 BEVFusion 进行训练时，遇到 IndexError: list index out of range 错误通常是因为代码尝试访问一个不存在的索引。这个错误可能由以下几种原因引起：

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常见原因分析

1. 数据加载器返回的数据结构与模型预期不一致

   • 模型期望某个输入（如图像、点云、标签）存在，但实际数据中缺失了该部分。
   • 例如：gt_bboxes 或 gt_labels 等字段为空或格式不正确。

2. 配置文件设置错误

   • 配置文件中某些参数（如类别数、输入通道数等）设置不正确，导致模型无法处理数据。

3. 数据预处理问题

   • 数据增强或预处理过程中，某些数据被错误地过滤或截断，导致后续处理时出现索引越界。

4. 模型结构设计问题

   • 某些模块（如检测头、注意力机制等）对输入数据有特定要求，若输入不符合，则可能触发索引错误。

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解决方案

1. 检查数据加载器输出

确保数据加载器返回的数据格式与模型预期一致。

• 打印出每个 batch 的数据内容：

  # 在 dataloader 中添加调试信息
  for data in train_loader:
      print(data.keys())  # 查看所有键名
      print(data['img'].shape)  # 图像形状
      print(data['gt_bboxes'])  # 检查是否有目标框
      print(data['gt_labels'])  # 检查是否有标签
      break
  

• 如果发现某些字段（如 gt_bboxes）为空或格式异常，可能是数据加载器的问题。

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2. 检查配置文件中的参数

• 类别数：确保 num_classes 设置正确（例如 COCO 是 80 类，NuScenes 是 10 类）。
• 输入尺寸：检查 img_scale 是否合理，避免图像被裁剪为零大小。
• 数据增强：确认数据增强策略是否导致数据被错误地丢弃。

重点检查项：model.head.num_classes 和 data.train.pipeline 中的参数。

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3. 检查模型结构和数据流

查看模型中是否有对数据进行索引操作的部分，例如：

# 示例：假设在模型中直接访问了第一个目标框
def forward(self, inputs):
    bboxes = inputs[0]  # 假设 inputs 是一个列表
    return bboxes[0]  # 尝试访问第一个元素

如果 inputs 是空列表，就会抛出 IndexError。

建议：在模型中增加对输入长度的判断，防止越界。

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4. 修改模型代码以避免越界

如果你能定位到具体出错的代码行，请修改如下：

# 原始代码（可能导致越界）
output = model(inputs)

# 修改后，加入边界检查
if len(inputs) == 0:
    raise ValueError("Input list is empty")
output = model(inputs)

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5. 使用日志调试

在训练脚本中加入日志输出，打印出发生错误的代码位置：

import logging
logging.basicConfig(level=logging.DEBUG)

try:
    # 训练代码
except IndexError as e:
    logging.error(f"Caught IndexError: {e}")
    logging.error(f"Current data: {data}")

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示例修复代码片段

如果你在模型中使用了类似下面的代码：

def forward(self, feats):
    x = feats[0]  # 假设 feats 是一个列表
    return x

修复方式：

def forward(self, feats):
    if not feats:
        raise ValueError("Input feats is empty")
    x = feats[0]
    return x

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总结

| 步骤 | 内容 | |------|------| | 1 | 检查数据加载器输出，确保数据格式正确 | | 2 | 检查配置文件中 num_classes, img_scale 等参数 | | 3 | 检查模型结构中是否存在对输入的索引操作 | | 4 | 在模型中加入边界检查，防止越界 | | 5 | 使用日志记录错误信息，定位问题源头 |

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如果你可以提供具体的错误堆栈信息（即报错的完整 traceback），我可以进一步帮你定位问题所在。