#MXNet# im2rec失真

早就怀疑过MXNet的pack，但是那次验证（把图片打出来对比）出来的结论是没问题。
结果这次就吊在这上面了：

问题

1. 先用im2rec.py打包图片；
2. 然后继承iamge.imageIter，进行改造，rec读取和解码没有修改；

结果发现网络的输出不时就会出现异常值（其中一个迭代器输出Mask），最后定位到迭代器里面：

#  继承自 image.imageIter
# 此迭代器 输出 Mask Map ！
#    next() 节选
		try:
			while i < batch_size:
				
				label, s = self.next_sample()
				data = [imdecode(s)]                                         # POINT B
				if len(data[0].shape) == 0:
#					logging.debug('Invalid image, skipping.')
					continue
				for aug in self.auglist:
					data = [ret for src in data for ret in aug(src)]
				for d in data:
					assert i < batch_size, 'Batch size must be multiples of augmenter output length'

					dTmp=nd.transpose(d, axes=(2, 0, 1))
					if self.data_shape[0] == 1:  # only keep channel 0
						dTmp=dTmp[0]/255                          #    此处是 BUG 相关点       POINT A
					batch_data[i][:] = dTmp.reshape((1,)+dTmp.shape)
#					batch_label[i][:] = label
					i += 1

使用以上这段程序，检查迭代器输出（经数值反变换）来的图没问题，但打印网络的输出就发现明显异常。
如果把POINT A的程序换为:

# 替换 POINT A 处
dTmp = dTmp[0]
dTmp[dTmp>0]= 1

网络输出值没有异常，但迭代器输出图像就会出现大面积阴影。

原因

问题就出在解码上，在 POINT B处检车一下，就会有见鬼的发现:

#  放置于 POINT B 后
if config.debug.it_check:
    dTmp=data[0].asnumpy()
    logging.debug('num in (0,255):%d'%(    ( (dTmp>0)*(dTmp<255) ).sum()       )  )   #   dTmp 应当是 Mask

混乱了。。。orz

Solution

快要爆发的时候，顺手把图打印出来了，发现波动的值大致在250左右，于是改了下POINT A处:

# 替换 POINT A 处
dTmp=dTmp[0]
dTmp[dTmp>250]=1
dTmp[dTmp<250]=0

视觉上，和网络输出正常化。
勉强用着吧。

Followup

这样的解码似乎不太可靠，后续要考虑替代方案。