在Darknet上使用YOLO预训练权重进行训练

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训练暗网立即结束

machine-learning、neural-network、computer-vision、darknet

我想使用yolo体系结构来检测对象。在使用自定义数据对网络进行培训之前，我遵循以下步骤在Pascal数据上对其进行培训：./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yolo-voc.cfg darknet19_448.conv.23 立即停止训练，并宣布权重已写入

浏览 3提问于2017-04-24得票数 14

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tensorflow、yolo、darknet、pre-trained-model

我正在尝试用Darknet CNN训练我的Yolo物体探测器。我正在使用Yolov4预先训练的权重，它可以预测汽车，红绿灯和停车标志与这些COCO类。要训练的代码如下： !./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov4-obj.cfg yolov4.conv.137 -dont_show -map 我正在参考的谷歌Colab

浏览 36提问于2020-12-02得票数 1

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在暗网上训练时，地图/图形不出现？

yolo、darknet

我目前在主分支()上使用AlexeyAB的linux版本训练Darknet YOLO，地图/图形不会出现在第二个单独的窗口中。我的makefile是原始的，除了我更改了GPU = 1。我配置了我的.cfg，.data，.names和权重文件，我能够成功地训练2000次迭代，但是当我开始训练时，地图/图形不出现，因此，我必须不时地截取我的终端的屏幕截图，以确保训练顺利进行。下面是

浏览 4提问于2020-03-15得票数 3

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如何在YoloV3的暗网中进行迁移学习

computer-vision、object-detection、yolo、darknet

我想在Darknet中的YOLOv3中进行迁移学习，所以我想使用在COCO数据集上训练的YOLOv3的预训练模型，然后在我自己的数据集上进一步训练它，以检测其他对象。那么我应该做些什么呢？如何标记我的数据，以便在Darknet中使用？这是我第一次使用Darknet和YOLO，请帮帮我。

浏览 1提问于2019-08-20得票数 1

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在暗网中实现yolo时，我们是否应该在图像网络数据集上进行训练？

conv-neural-network、object-detection、yolo

我已经在ubuntu中安装了darknet，现在正在尝试在我的自定义数据集上使用yolo v2实现对象检测。在yolo论文中，他们告诉我们，他们已经使用图像网络数据集对网络进行了预训练。所以，我的问题是，我们是否也应该预先训练网络？抱歉，我说得太直白了。有人能回复我吗？

浏览 11提问于2019-03-10得票数 1

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"yolov3_custom第一部分必须是[net]或[network]：没有这样的文件或目录darknet：./src/utils.c:256: error:断言‘0’失败。“

python、yolo、darknet

YOLOv3自定义数据训练模型有一个错误，当使用Darknet框架训练自定义数据上的预训练权重时，我编辑了适合我的自定义数据的darknet53.conv.74预训练模型和yolov3.cfg :我的边界框的我已经将classes更改为1，filters更改为18((classes+5)*3)，batches 4000(minimum)，min/max batches(3800-4200)

浏览 112提问于2020-12-07得票数 0

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无法通过OpenCV dnn模块显示您的结果

python、opencv、object-detection、yolo、dotnetnuke

我正在尝试通过darknet(或)训练YOLO物体检测，它对于通过我使用了160*30张图片进行训练和测试。此外，我通过Tiny-YOLOv2和另一个模型进行了检测，它可以检测图像中的所有数字。但是当我想要显示经过<

浏览 11提问于2019-08-03得票数 2

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如何在没有互联网的情况下使用YOLOv5进行kaggle竞赛

python、kaggle、yolov5

我正试图在我的python代码中使用一个名为YOLOv5的软件来进行Kaggle竞赛。唯一的问题是它要求你不要使用互联网。我已经将yolov5文件加载到kaggle代码中。

浏览 1提问于2021-12-25得票数 -1

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以YOLO为例进行微调和迁移学习

machine-learning、object-detection、yolo、transfer-learning

经过大量的谷歌搜索，我了解到许多人认为微调是迁移学习的一个子类，而另一些人则认为他们有不同的方法来训练模型。同时，人们在自定义数据集上仅重新训练模型的最后一个分类器层与也重新训练模型的其他层之间存在差异(并且可能添加一个新的分类器而不是重新训练？)。这两种方法都使用预先训练好的模型。我最后的困惑在这里:我遵循以下说明：https://github.com/thtrieu/darkflow通过darkflow<em

浏览 150提问于2019-03-12得票数 7

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YOLOv4传输学习/微调

deep-learning、object-detection、yolo、transfer-learning、darknet

我使用我的原始数据集和训练了一个模型，我将它称为“基本”YOLOv4模型。我在上看到，使用stopbackward = 1会冻结这些层，因此不会更新这些层中的权重，但是这会降低准确性。另外，我在./darknet partial c

浏览 0提问于2020-09-13得票数 1

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在更大的数据集上再次训练暗网

custom-object、darknet

我刚刚在我的自定义数据集上完成了对暗网上的YOLOv3的训练，它只有100张图像。现在我想为更大的数据集(500张图像)训练它。我想知道是否有任何方法可以使用这个预先训练的模型来训练我的新数据集，而不是从头开始。另外，它会比以前训练得更快吗？

浏览 19提问于2019-07-18得票数 2

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你还没开始训练

tensorflow、yolo、darknet

我正在尝试在自定义数据集上训练Yolo，一切似乎都在正常工作，但这并不是训练。./darknet detector train data/obj.data cfg/yolo-obj.cfg yolov4.conv.137 Resizing, random_coef = 1.40 608 x 608

浏览 0提问于2020-06-10得票数 4

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如何为YOLO生成自定义数据标签

object-detection、yolo

YOLO的标签类似于[class, x , y, width, height]。由于数据集非常大，是否有任何快捷方式为YOLO生成标签，或者我们必须通过度量对它们进行硬编码？

浏览 2提问于2021-03-04得票数 0

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我能用更多的训练和测试图像从最终的.weight继续训练吗？

object-detection、yolo、darknet

我用暗网yolov3训练了我的自定义对象检测，直到平均损失降到0.06，但现在我想用more 训练和测试图像(也许还会删除的一些图像文件)来训练它。我是否可以执行这些步骤并继续使用最终的.weights文件进行培训，或者我应该从一开始就开始它？

浏览 6提问于2019-10-18得票数 0

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为自定义数据集创建YOLO权重文件

python、opencv、object-detection、yolo

enter image description here我已经使用tiny YOLO创建了一个自定义模型。在与我的最终检查点对应的ckpt文件夹中生成了4个文件。我必须使用cv2.dnn.readnet()加载模型和cfg文件以便在raspberrypi中使用，但是readnet函数只有两个参数，即.weights文件和.cfg文件。那么如何将我的模型转换为单个权重文件呢？enter image description here 我使用的是python 3.7和open

浏览 38提问于2020-01-10得票数 1

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我想在Google上绘制mAP和丢失图，以训练YOLOv3黑暗目标检测模型。

python、user-interface、object-detection、yolo、darknet

我想在Google上绘制mAP和丢失图，以训练YOLOv3黑暗目标检测模型。我认为google没有GUI，这就是它不显示任何图形的原因。!/darknet53.conv.74 -map!_custom_2000.weights!/darknet/darknet

浏览 1提问于2021-02-10得票数 1

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错误:在data/coco.names文件中，名称数量为80，不等于classes=13

yolo、darknet、google-colaboratory

我使用Google Colab训练Yolo-v3来检测自定义对象。我是新来Colab和darknet的!./cfg/yolov3-PID.cfg" "/content/gdrive/My Drive/darknet/backup/yolov3-PID_final.weights" -dont_show 训练<

浏览 0提问于2020-11-22得票数 0

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我们可以在没有图形处理器的自定义对象上训练YOLOv3吗？

python、cpu、yolo、darknet

我的YOLO模型可以很好地检测瓶子、人、手机、背包等物体。但我想让我的模型检测到戒指、手镯或头盔(在目前的yolo模型中不存在的对象)。没有GPU，我能做一个自定义的对象检测yolo模型吗？

浏览 21提问于2019-06-10得票数 2

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了解YOLO是如何训练的

keras、deep-learning、yolo

我正在努力理解YOLO (v2)是如何被训练的。为此，我使用这个keras实现从零开始在VOC上训练YOLO (我对其他实现开放，但我从未使用过pytorch，因此，keras实现将是首选)。1-正如我所理解的，YOLO首先用于在imageNet上进行分类，然后这些经过训练的权重(用于分类)应该在训练yolo进行</em

浏览 5提问于2020-03-27得票数 2

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YOLO -更改多gpu的参数

deep-learning、yolo

我们的目标是用多GPU训练YOLO。根据Darknet AlexeyAB的说法，我们应该首先用单GPU训练YOLO 1000次迭代，然后再用保存权重的多GPU (1000_iter.weigts)继续训练。这是我用单个图形处理器训练模型时的.cfg： [net]batch=1# Training# subdivisions=16在我的情况下，我不会得到Nan

浏览 40提问于2021-01-22得票数 2

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