Darknet to yolo

Всего-то необходимо скомпилировать Darknet как SO-библиотеку, и пользоваться прилагающимся darknet. Процедура проста:. Все так и было в моем случае, пока в некий момент, обновление начального кода Darknet, и следующая его компиляция не стала приводить к ошибки сегментации: Ошибка сегментации без явного указания на место сбоя и без трассировки — показывает на то, что возможно, ошибка произошла в С-расширении. При попытке импортировать OpenCV возникает ошибка сегментации.

Это происходит лишь при выполнении данного скрипта, и не происходит при выполнении другого пользовательского кода. При этом, ранее рабочая версия Darknet, до обновления начального кода работает нормально. Естественным желанием является удалить OpenCV из всех сред в текущий момент использую conda virtual env , и скомпелировать поновой.

Забегая вперед — это поможет. Но любопытно, что сломалось, чтоб в будущем не допустить таковых заморочек. А кто сталкивался с компиляцией OpenCV, наверное знает, что процесс этот не самый обычный, в особенности для новенького, а для знающего — это просто потерянный час-два времени.

Как у Вас скооперировано рабочее пространство? Ежели Вы Python разраб, наверное у Вас под каждый большой проект настроена виртуальная среда. Ежели Вы не понимаете, как это работает, либо не используете таковой подход, стоит направить внимание на изолирование рабочих сред под проекты. В настоящее время я использую менеджер пакетов conda и, соответственно, использую менеджер виртуальных сред conda conda environments.

В это время в ходу был OpenCV 4. Когда я перебежал на Darknet, эта версия OpenCV все еще была актуальна, но её я скомпилировал из исходников, а для виртуальной среды не стал её подменять. Я удалил всё, что соединено с текущей версией OpenCV, клонировал текущую версию и скомпилировал глобально.

В виртуальной среде осталась та же 4. Компиляция новейшей версии Darknet происходила с новейшей версией OpenCV. Данный конфликт версий и привел к ошибке сегментации. Помните, что поменять значение необходимо лишь в крайнем сверточном[ convolutional ] слое, перед каждым [ yolo ] слоем. Расположите изображение ваших объектов в формате. К примеру, для img1. Сделайте файл train.

Начинайте обучение с использования командной строки: darknet. Для обучения на ОС Linux используйте команду:. Через каждые итераций, вы сможете остановить обучение и в предстоящем начать с того же момента, где приостановили обучение. К примеру, опосля итераций вы сможете остановить обучение, а позднее начать его, используя: darknet. Итог может быть получен ранее, чем через итераций.

Опосля обучения нейросети используйте последующую команду для обучения: darknet. Проделайте те же шаги, что и для модели full yolo model, как было описано выше в руководстве, за исключением следующего:. Для обучения Yolo на базе остальных моделей DenseNetYolo or ResNetYolo , вы сможете скачать и установить предварительно обученный файл весов, как показано тут. Ежели вы желаете научить вашу модель, не основываясь на остальных моделях,, есть возможность запустить обучение нейронной сети без предварительно натренированных весов.

Тогда случайные весы будут автоматом сделаны в начале обучения. Традиционно довольно провести по итераций для каждого класса объекта , но не меньше, чем количество тренировочных изображений, и не наименее итераций в сумме. Но чтоб иметь наилучшее осознание о том, когда пора приостановить обучение, следует придерживаться последующей инструкции:. Во время обучения, вы сможете узреть разные индикаторы ошибок.

Тормознуть следует тогда, когда индикатор 0. Region Avg IOU: 0. Когда становится понятно, что средняя ошибка 0. В конце средняя ошибка может иметь значение от 0. К примеру, невзирая на то, что Вы приостановили тренировку опосля итераций, более четкая модель могла быть получена опосля либо итераций.

Это может произойти из-за переобучения модели. Переобучение -- ситуация в которой модель будет работать лишь на данных из тренировочного датасета. В первую очередь, в файле obj. Ежели вы используете иной GitHub репозиторий, воспользуйтесь darknet. Сравните крайние строчки вывода для каждого файла весов , , : Выберете файл весов с большим показателем mAP mean average precision -- средняя точность либо IoU intersect over union — пересечение по объединению.

Либо производите обучение с -map флагом:. Таковым образом, вы увидите график mAP red-line поверх графика ошибок. Пример определения объектов на обученных весах: darknet.

Холодное перегной конопля извиняюсь

Допускаете тор браузер работает в вк hyrda тобой!