Semantic Segmentation モデルでのエラーについて

[tu mo]

Semantic Segmentation モデルに記載されているソースコードを使って、DeepLabv3+の学習済みモデルでの推論を行おうとしています。

ソースコードをコピーして、target_h,target_w,画像のパスのパラメータを変更して実行したところ、以下のようなエラーが出てしまいました。

対処方法をご存じの方おられましたらご教授ください。

よろしくお願いいたします。

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) 

<ipython-input-11-7302624b8e29> in <module>

 15 x = nn.Variable((1, 3, target_h, target_w), need_grad=False)

 16 deeplabv3 = DeepLabV3plus('voc-coco',output_stride=8)

 ---> 17 y = deeplabv3(x) 

18

 19 # preprocess image 

~\Anaconda3\envs\sony\lib\site-packages\nnabla\models\semantic_segmentation\deeplabv3plus.py in __call__(self, input_var, use_from, use_up_to, training, returns_net, verbose)

 134 batch_size = input_var.shape[0] 

135 net = self.nnp.get_network( 

--> 136 'runtime', batch_size=batch_size, callback=callback) 

137 if returns_net: 

138 return net 

~\Anaconda3\envs\sony\lib\site-packages\nnabla\utils\nnp_graph.py in get_network(self, name, batch_size, callback) 

133 

134 '''

 --> 135 return NnpNetwork(self.network_dict[name], batch_size, callback=callback)

136 

137 

~\Anaconda3\envs\sony\lib\site-packages\nnabla\utils\nnp_graph.py in __init__(self, proto_network, batch_size, callback) 

45 def __init__(self, proto_network, batch_size, callback): 

46 proto_network = proto_network.expand_loop_control() 

---> 47 self.proto_network = proto_network.promote(callback) 

48 self.proto_network(batch_size=batch_size) 

49 for k, v in itertools.chain( 

~\Anaconda3\envs\sony\lib\site-packages\nnabla\core\graph_def.py in promote(self, callback) 

1161 return self 

1162 if isinstance(callback, NnpNetworkPass): 

-> 1163 return self._patch_by_network_pass(callback) 

1164 # TODO: handle network by other modifier 

1165 # Not implemented yet 

~\Anaconda3\envs\sony\lib\site-packages\nnabla\core\graph_def.py in _patch_by_network_pass(self, callback) 

1076 variables = filter_variable_by_callback(variables, callback) 

1077 parameters = filter_variable_by_callback(parameters, callback) 

-> 1078 functions = filter_function_by_callback(functions, callback)

1079 

1080　n.variables = OrderedDict([(v.name, v.pv) for v in variables]) 

~\Anaconda3\envs\sony\lib\site-packages\nnabla\core\graph_def.py in filter_function_by_callback(functions, callback) 

1063 for pf in functions: 

1064 pf = callback._apply_generate_function_by_type(pf)

 -> 1065 pf = callback._apply_generate_function_by_name(pf) 

1066 func_list.append(pf) 

1067 return func_list 

~\Anaconda3\envs\sony\lib\site-packages\nnabla\utils\nnp_graph.py in _apply_generate_function_by_name(self, f) 

295 if f.name not in self._function_callbacks_by_name: 

296 return f

 --> 297 return self._function_callbacks_by_name[f.name](f) 

298 

299 def _apply_generate_function_by_type(self, f): 

~\Anaconda3\envs\sony\lib\site-packages\nnabla\utils\nnp_graph.py in _callback(v) 

187 def _on_generate_function_by_name(callback): 

188 def _callback(v):

--> 189 return callback(v) 

190 self._function_callbacks_by_name[name] = _callback 

191 return _callback 

~\Anaconda3\envs\sony\lib\site-packages\nnabla\models\semantic_segmentation\deeplabv3plus.py in average_pooling_shape(f) 

90 @callback.on_generate_function_by_name('AveragePooling') 

91 def average_pooling_shape(f): 

---> 92 s = f.inputs[0].variable.shape 

93 kernel_dim = f.proto.average_pooling_param 

94 kernel_dim.kernel.dim[:] = [s[2], s[3]] 

AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'