category.php?catid=379&areaid=10785&streetid=4677如何寫偽靜態


來源: 【銘竟科技】  日期:2023-06-28 12:34:44  點擊:285  屬于:常見問題
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篇首語:主要介紹了category.php?catid=379&areaid=10785&streetid=4677如何寫偽靜態相關的知識,希望對你有一定的參考價值。

category.php?catid=379&areaid=10785&streetid=4677如何寫偽靜態

 

 

樓主,如果你調用的是地區,出來數字,那可能是用錯了變量,調用出了地區id ,areaid。

地區有緩存,可以根據程序返回的id去調用緩存。

$AREA[$areaid][name]

areaid替換成你調用地區的變量

 

 

參考技術A

 

 

顯示地區名稱用$AREA[$areaid][name]就行了.

或許程序中間$areaid變量有被重定義的情況.仔細檢查一下$areaid 是否

為正確期望值.可以echo $areaid;看一下.

 

 

參考技術B1、方法有開啟rewrite干,正則表達匹配。這種用的應該不多。

2、用框架路由實現。
laravel
$router->get('/category/catid/areaid/streetid', function()
return ""
);
3、不用框架
開啟rewrite,所有訪問都路由到一個php 上,比如index.php
RewriteRule ^(.*)$ index.php?/$1 [QSA,PT,L]
然后根據全局函數,獲取訪問路徑。
category/catid/379/areaid/10785/streetid/4677
$param=$_SERVER['REQUEST_URI']
然后根據“/”轉數組。
$param的值差不多這個樣子['category','catid','379','areaid','10785','streetid','4677']
然后設計算法,執行category.php 。大多框架的路由 基本上也差不多這個思路。

 

完美解決錯誤:in bbox2out catid = (clsid2catid[int(clsid)]) KeyError:

 

最近用了一下paddlepaddle深度學習框架訓練了一下目標檢測模型,然后在訓練一段時候后在驗證的時候出現了錯誤:

File "...PaddleDetection-masterppdetutilscoco_.py", line 318, in bbox2out
    catid = (clsid2catid[int(clsid)])
KeyError: 6

小編是訓練一個目標檢測的模型, KeyError: 6 中的6是要檢測的類別的數量(6個類別)。

遇到這個錯誤的時候,很多人可能要放棄了(這框架我不玩了

其實產生這個錯誤的原因就是paddle在驗證的時候沒有可慮到不同數據的問題,也就是說這個代碼在coco數據集上訓練可能是完全沒有問題,那么怎樣才能訓練自己的數據呢?

首先找到報錯的文件 File "...PaddleDetection-masterppdetutilscoco_.py",這個文件是目標檢測文件的位置,每個人可能放置的位置不一樣,因人而異,找到你的文件夾的對應的文件,即可。

然后小編找到了報錯的位置,對報錯的內容進行了輸出,發現是代碼的bug(不兼容),

報錯的函數:

def bbox2out(results, clsid2catid, is_bbox_normalized=False):
    """
    Args:
        results: request a dict, should include: `bbox`, `im_id`,
                 if is_bbox_normalized=True, also need `im_shape`.
        clsid2catid: class id to category id map of COCO2017 dataset.
        is_bbox_normalized: whether or not bbox is normalized.
    """
    
    xywh_res = []
    for t in results:
        bboxes = t['bbox'][0]
        if len(t['bbox'][1]) == 0: continue
        lengths = t['bbox'][1][0]
        im_ids = np.array(t['im_id'][0]).flatten()
        if bboxes.shape == (1, 1) or bboxes is None or len(bboxes) == 0:
            continue

        k = 0
        for i in range(len(lengths)):
            num = lengths[i]
            im_id = int(im_ids[i])
            for j in range(num):
                dt = bboxes[k]
                clsid, score, xmin, ymin, xmax, ymax = dt.tolist()
                if clsid < 0: continue
                
                catid = (clsid2catid[int(clsid)])

                if is_bbox_normalized:
                    xmin, ymin, xmax, ymax = 
                            clip_bbox([xmin, ymin, xmax, ymax])
                    w = xmax - xmin
                    h = ymax - ymin
                    im_shape = t['im_shape'][0][i].tolist()
                    im_height, im_width = int(im_shape[0]), int(im_shape[1])
                    xmin *= im_width
                    ymin *= im_height
                    w *= im_width
                    h *= im_height
                else:
                    # for yolov4
                    # w = xmax - xmin
                    # h = ymax - ymin
                    w = xmax - xmin + 1
                    h = ymax - ymin + 1

                bbox = [xmin, ymin, w, h]
                coco_res = {
                    'image_id': im_id,
                    'category_id': catid,
                    'bbox': bbox,
                    'score': score
                }
                xywh_res.append(coco_res)
                k += 1
    return xywh_res

我們看下函數的注釋,說明了是用于coco數據集,那么我們的假的coco數據集可能就不兼容

后來小編通過自己編寫代碼完美修改了數據集標注的格式,模型訓練就不會再產生問題了。

 

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