DETR模型中Pandas绘图报错的修复方案咨询

问题根源 #

报错源于util/plot_utils.py的else分支中，DataFrame包含test_coco_eval_bbox这类存储list/嵌套结构的object类型字段，Pandas的plot函数无法直接处理该类型；同时新版本Pandas要求先调用infer_objects()明确数据类型，触发FutureWarning。

具体修复方案 #

1. 定位目标代码 #

找到util/plot_utils.py中触发报错的else分支，通常是如下绘图逻辑：

else:
    df.plot(x='epoch', y=value, ax=ax, label=run_name)

2. 选择适配的修改方式 #

方式一：提取list字段中的有效数值（需绘制该字段时用）

如果需要绘制test_coco_eval_bbox这类评估结果字段，可提取list/dict中的具体指标（比如COCO的mAP值），同时处理数据类型：

else:
    df_processed = df.copy()
    # 针对test_coco_eval_bbox字段提取有效数值（根据实际存储结构调整逻辑）
    if 'test_coco_eval_bbox' in df_processed.columns:
        # 示例：假设字段是存储评估结果的dict，提取bbox的AP值
        df_processed['test_coco_eval_bbox'] = df_processed['test_coco_eval_bbox'].apply(
            lambda x: x['bbox']['AP'] if isinstance(x, dict) else (x[0] if isinstance(x, list) else x)
        )
    
    # 调用infer_objects解决FutureWarning，明确数据类型
    df_processed = df_processed.infer_objects()
    df_processed.plot(x='epoch', y=value, ax=ax, label=run_name)

方式二：过滤非数值型字段（无需绘制该类字段时用）

如果不需要绘制包含list的object字段，直接筛选数值型列进行绘图：

else:
    # 筛选所有数值型列，保留epoch作为x轴
    df_numeric = df.select_dtypes(include=['number']).assign(epoch=df['epoch'])
    
    # 调用infer_objects消除FutureWarning
    df_numeric = df_numeric.infer_objects()
    df_numeric.plot(x='epoch', y=value, ax=ax, label=run_name)

3. 验证修复 #

修改代码后重新运行DETR的绘图流程，确认报错和FutureWarning消失，图表正常生成。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mahdi Amrollahi