delete number type of fill_value in RandomExpand

docs/apis/transforms/det_transforms.md

@@ -143,13 +143,13 @@ paddlex.det.transforms.RandomCrop(aspect_ratio=[.5, 2.], thresholds=[.0, .1, .3,
 ```
 
 随机裁剪图像，模型训练时的数据增强操作。  
-1. 若allow_no_crop为True，则在thresholds加入’no_crop’
-2. 随机打乱thresholds
+1. 若allow_no_crop为True，则在thresholds加入’no_crop’。
+2. 随机打乱thresholds。
 3. 遍历thresholds中各元素：
-    (1) 如果当前thresh为’no_crop’，则返回原始图像和标注信息
+    (1) 如果当前thresh为’no_crop’，则返回原始图像和标注信息。
     (2) 随机取出aspect_ratio和scaling中的值并由此计算出候选裁剪区域的高、宽、起始点。
-    (3) 计算真实标注框与候选裁剪区域IoU，若全部真实标注框的IoU都小于thresh，则继续第3步
-    (4) 如果cover_all_box为True且存在真实标注框的IoU小于thresh，则继续第3步
+    (3) 计算真实标注框与候选裁剪区域IoU，若全部真实标注框的IoU都小于thresh，则继续第3步。
+    (4) 如果cover_all_box为True且存在真实标注框的IoU小于thresh，则继续第3步。
     (5) 筛选出位于候选裁剪区域内的真实标注框，若有效框的个数为0，则继续第3步，否则进行第4步。
 4. 换算有效真值标注框相对候选裁剪区域的位置坐标。
 5. 换算有效分割区域相对候选裁剪区域的位置坐标。

paddlex/cv/transforms/det_transforms.py

@@ -17,8 +17,6 @@ try:
 except Exception:
     from collections import Sequence
 
-from numbers import Number
-
 import random
 import os.path as osp
 import numpy as np
@@ -708,10 +706,8 @@ class RandomExpand:
         assert ratio > 1.01, "expand ratio must be larger than 1.01"
         self.ratio = ratio
         self.prob = prob
-        assert isinstance(fill_value, (Number, Sequence)), \
-            "fill value must be either float or sequence"
-        if isinstance(fill_value, Number):
-            fill_value = (fill_value, ) * 3
+        assert isinstance(fill_value, Sequence), \
+            "fill value must be sequence"
         if not isinstance(fill_value, tuple):
             fill_value = tuple(fill_value)
         self.fill_value = fill_value
@@ -776,13 +772,13 @@ class RandomExpand:
 
 class RandomCrop:
     """随机裁剪图像。
-    1. 若allow_no_crop为True，则在thresholds加入’no_crop’
-    2. 随机打乱thresholds
+    1. 若allow_no_crop为True，则在thresholds加入’no_crop’。
+    2. 随机打乱thresholds。
     3. 遍历thresholds中各元素：
-        (1) 如果当前thresh为’no_crop’，则返回原始图像和标注信息
+        (1) 如果当前thresh为’no_crop’，则返回原始图像和标注信息。
         (2) 随机取出aspect_ratio和scaling中的值并由此计算出候选裁剪区域的高、宽、起始点。
-        (3) 计算真实标注框与候选裁剪区域IoU，若全部真实标注框的IoU都小于thresh，则继续第3步
-        (4) 如果cover_all_box为True且存在真实标注框的IoU小于thresh，则继续第3步
+        (3) 计算真实标注框与候选裁剪区域IoU，若全部真实标注框的IoU都小于thresh，则继续第3步。
+        (4) 如果cover_all_box为True且存在真实标注框的IoU小于thresh，则继续第3步。
         (5) 筛选出位于候选裁剪区域内的真实标注框，若有效框的个数为0，则继续第3步，否则进行第4步。
     4. 换算有效真值标注框相对候选裁剪区域的位置坐标。
     5. 换算有效分割区域相对候选裁剪区域的位置坐标。