Darkflow: नया डेटासेट प्रशिक्षण त्रुटि - "विशेषता त्रुटि: 'कोई नहीं' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता नहीं है 'आकार'"

अपनी एक्सएमएल फाइलों की जांच करें, क्या फाइलनाम में आपकी छवियों का विस्तार शामिल है?

हां, फ़ाइल नाम में मेरी छवियों का विस्तार शामिल है: .jpg।

नीचे xml फ़ाइल में से एक है:

<annotation>
  <folder>JPEGImages</folder>
  <filename>/ml/data/new/JPEGImages/000004.jpg</filename>
  <source>
    <database>Unknown</database>
  </source>
  <size>
    <width>386</width>
    <height>257</height>
    <depth>3</depth>
  </size>
  <segmented>0</segmented>
  <object>
    <name>tank</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>80</xmin>
      <ymin>51</ymin>
      <xmax>357</xmax>
      <ymax>220</ymax>
    </bndbox>
  </object>
</annotation>

@ wendq86 यह देखकर कि यह काम नहीं कर रहा है - क्या आप पथ के बिना फ़ाइल नाम डालने का प्रयास कर सकते हैं, यानी <filename>000004.jpg</filename> और देखें कि ट्रेन करने की कोशिश करते समय यह कुछ भी बदलता है या नहीं?

@abagshaw सुझाव के लिए धन्यवाद। मैंने पथ के बिना फ़ाइल नाम डालने का प्रयास किया और अभी भी उसी त्रुटि का सामना करना पड़ा।

कोई अन्य विचार?

root<strong i="8">@154b72514519</strong>:/ml/darkflow# flow --model cfg/tiny-yolo-new.cfg --train --dataset "/ml/data/new/JPEGImages" --annotation "/ml/data/new/Annotations"

Parsing cfg/tiny-yolo-new.cfg
Loading None ...
Finished in 0.00011515617370605469s

Building net ...
Source | Train? | Layer description                | Output size
-------+--------+----------------------------------+---------------
       |        | input                            | (?, 416, 416, 3)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 416, 416, 16)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 208, 208, 16)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 208, 208, 32)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 104, 104, 32)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 104, 104, 64)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 52, 52, 64)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 52, 52, 128)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 26, 26, 128)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 26, 26, 256)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 13, 13, 256)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 512)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_1                     | (?, 13, 13, 512)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Init  |  Yep!  | conv 1x1p0_1    linear           | (?, 13, 13, 40)
-------+--------+----------------------------------+---------------
Running entirely on CPU
cfg/tiny-yolo-new.cfg loss hyper-parameters:
    H       = 13
    W       = 13
    box     = 5
    classes = 3
    scales  = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0]
Building cfg/tiny-yolo-new.cfg loss
Building cfg/tiny-yolo-new.cfg train op
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
Finished in 6.813853979110718s

Enter training ...

cfg/tiny-yolo-new.cfg parsing /ml/data/new/Annotations
Parsing for ['tank', 'truck', 'apc'] 
[====================>]100%  000296.xml
Statistics:
tank: 70
truck: 24
apc: 48
Dataset size: 130
Dataset of 130 instance(s)
Training statistics: 
    Learning rate : 1e-05
    Batch size    : 16
    Epoch number  : 1000
    Backup every  : 2000
step 1 - loss 105.96209716796875 - moving ave loss 105.96209716796875
step 2 - loss 105.95611572265625 - moving ave loss 105.9614990234375
step 3 - loss 105.87786865234375 - moving ave loss 105.95313598632812
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/bin/flow", line 6, in <module>
    cliHandler(sys.argv)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/cli.py", line 29, in cliHandler
    print('Enter training ...'); tfnet.train()
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/flow.py", line 37, in train
    for i, (x_batch, datum) in enumerate(batches):
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolo/data.py", line 113, in shuffle
    inp, new_feed = self._batch(train_instance)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolov2/data.py", line 27, in _batch
    img = self.preprocess(path, allobj)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolo/predict.py", line 61, in preprocess
    result = imcv2_affine_trans(im)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/utils/im_transform.py", line 19, in imcv2_affine_trans
    h, w, c = im.shape
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

@ wendq86 अजीब बात यह है कि यह पहले चरण में त्रुटि नहीं करता है ... जो यह संकेत दे सकता है कि कुछ .xml फाइलें ठीक से कॉन्फ़िगर की गई हैं और अन्य नहीं हैं? क्या आप 100% सुनिश्चित हैं कि _all_ फ़ाइलें <filename>000004.jpg</filename> प्रारूप का उपयोग करती हैं। क्या कोई संभावना है कि एक (या उनमें से अधिक) ठीक से कॉन्फ़िगर नहीं किया गया है? मुझे यकीन नहीं है कि आप इन सभी फाइलों के प्रारूप को कैसे संशोधित कर रहे हैं ...

केवल एक और चीज जो मैं सोच सकता हूं वह यह है कि शायद कुछ छवियों को /ml/data/new/JPEGImages से हटा दिया गया था लेकिन उनकी संबंधित .xml फाइलें /ml/data/new/Annotations से नहीं हटाई गईं? क्या .xml फ़ाइलों की संख्या /ml/data/new/Annotations में उतनी ही है जितनी /ml/data/new/JPEGImages में छवियां हैं?

मैंने अतीत में इसका सामना किया है। इस बात की बहुत अधिक संभावना है कि कुछ .xml या .jpg फ़ाइलें ठीक से नाम/कॉन्फ़िगर नहीं की गई हैं। जो गलत हुआ उसे डीबग करने का एक तरीका है जोड़ना

print(jpg)

इस लाइन के बाद: https://github.com/thtrieu/darkflow/blob/master/darkflow/net/yolov2/data.py#L26

तो आप दूषित फ़ाइल का नाम देख पाएंगे और इसकी .xml या .jpg की जांच कर पाएंगे।

धन्यवाद @abagshaw और @thtrieu! मुझे चौड़ाई, ऊंचाई, ymin, ymax, xmin और xmax मान की जांच करने के लिए xml फ़ाइलों के माध्यम से पार्स करने के लिए एक पायथन स्क्रिप्ट लिखकर समस्या का कारण मिला। समस्या दो जेपीजी फाइलों के कारण है जिन्हें ओपनसीवी द्वारा ठीक से लोड नहीं किया जा सकता है, जिसके परिणामस्वरूप लेबलआईएमजी द्वारा लिखी गई एक्सएमएल फाइलों में चौड़ाई और ऊंचाई को 0 निर्दिष्ट किया जा रहा है।

@thtrieu का सुझाव बहुत मददगार है। मैंने परेशानी .jpg या .xml का पता लगाने के लिए प्रिंट का उपयोग नहीं किया।
डार्कफ्लो के साथ शुरुआत करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, बस यह सुनिश्चित करना चाहते हैं कि यह आपके वातावरण में काम करता है या नहीं। मैंने जिन समस्याओं के साथ आया था, उनके कारण मैंने यहां एक छोटा सा निष्कर्ष निकाला:

1. डार्कफ्लो-मास्टर/टेस्ट/ट्रेनिंग/एनोटेशन और .../इमेज से डेटा का उपयोग करें, इसलिए आपको VOCformat टूल पर विचार करने की आवश्यकता नहीं है। आपके पास यहां दो .xml फ़ाइलें हैं। (1.xml, 2.xml)
2. अपना खुद का _test_labels.txt_ बनाएं, डेटा के कारण तीन वर्ग नाम रखें (घुड़सवारी और साइकिल की सवारी करते हुए केवल दो चित्र, आप .xml से कक्षा का नाम प्राप्त कर सकते हैं, बस उन्हें खोलें और देखें)।
   आदमी
   साइकिल
   घोड़ा
3. .cfg फ़ाइल में _classes_ nad _filters_ बदलें, और आपको *.cfg का नाम बदलना होगा, अन्यथा कोई अन्य समस्या उत्पन्न होगी, और .weights को आप उपयोग नहीं करना चाहते हैं, अन्यथा कोई अन्य समस्या समस्या उत्पन्न होगी।
4. यह जांचने के लिए निम्न कोड चलाएँ कि यह आपके वातावरण में चलता है या नहीं।
   flow --model ../tiny-yolo-voc-try.cfg --load ../tiny-yolo-voc.weights --labels ../test_labels.txt --train --annotation ../annotations --dataset ../images --gpu 1.0

wendq86 क्या आप कृपया हमारे साथ अपनी स्क्रिप्ट साझा कर सकते हैं!

मैंने अतीत में इसका सामना किया है। इस बात की बहुत अधिक संभावना है कि कुछ .xml या .jpg फ़ाइलें ठीक से नाम/कॉन्फ़िगर नहीं की गई हैं। जो गलत हुआ उसे डीबग करने का एक तरीका है जोड़ना

print(jpg)

इस लाइन के बाद: https://github.com/thtrieu/darkflow/blob/master/darkflow/net/yolov2/data.py#L26

तो आप दूषित फ़ाइल का नाम देख पाएंगे और इसकी .xml या .jpg की जांच कर पाएंगे।

अगर यह जेपीईजी है तो मैं इस मुद्दे को ठीक करने के बारे में कैसे जाउंगा? मेरे पास एक ही मुद्दा था और प्रिंट स्टेटमेंट चलाया।

मुझे यह आउटपुट मिला:

cfg/yolov2-tiny-c1v2.cfg parsing lung_train/annotations
Parsing for ['Opacity']
[====================>]100%  012a5620-d082-4bb8-9b3b-e72d8938000c.xml
Statistics:
Opacity: 11
Dataset size: 6
Dataset of 6 instance(s)
**010ccb9f-6d46-4380-af11-84f87397a1b8.jpg
00c0b293-48e7-4e16-ac76-9269ba535a62**

मुझे नहीं पता कि इसका क्या अर्थ है, इसके अलावा दूसरी छवि फ़ाइल में इसके बाद .jpg नहीं है।

Dataset size: 10
Dataset of 10 instance(s)
Traceback (most recent call last):
  File "flow", line 6, in <module>
    cliHandler(sys.argv)
  File "/content/darkflow/darkflow/cli.py", line 33, in cliHandler
    print('Enter training ...'); tfnet.train()
  File "/content/darkflow/darkflow/net/flow.py", line 39, in train
    for i, (x_batch, datum) in enumerate(batches):
  File "/content/darkflow/darkflow/net/yolo/data.py", line 114, in shuffle
    inp, new_feed = self._batch(train_instance)
  File "/content/darkflow/darkflow/net/yolov2/data.py", line 28, in _batch
    img = self.preprocess(path, allobj)
  File "/content/darkflow/darkflow/net/yolo/predict.py", line 62, in preprocess
    result = imcv2_affine_trans(im)
  File "/content/darkflow/darkflow/utils/im_transform.py", line 20, in imcv2_affine_trans
    h, w, c = im.shape
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

यह त्रुटि हो रही है इसे कैसे ठीक करें कृपया मदद करें

@ wendq86 यह देखकर कि यह काम नहीं कर रहा है - क्या आप पथ के बिना फ़ाइल नाम डालने का प्रयास कर सकते हैं, यानी <filename>000004.jpg</filename> और देखें कि ट्रेन करने की कोशिश करते समय यह कुछ भी बदलता है या नहीं?

यह मेरे लिए काम किया

नमस्ते, मुझे उसी समस्या का सामना करना पड़ा जब मैं COCO डेटासेट को प्रशिक्षित करना चाहता था। यहां बताया गया है कि मैं इस समस्या को कैसे ठीक करता हूं:

1. मैं COCO json फॉर्मेट को XML फॉर्मेट में बदलने के लिए https://github.com/tylin/coco-dpm/blob/master/coco/convert_to_pascalformat.py का उपयोग करता हूं।

2. लेकिन हमें यह सुनिश्चित करने के लिए स्क्रिप्ट के कुछ हिस्से को संशोधित करने की आवश्यकता है कि इस नई एक्सएमएल फ़ाइल का प्रारूप डार्कफ्लो के उदाहरण (डार्कफ्लो/टेस्ट/ट्रेनिंग/एनोटेशन) में वीओसी एक्सएमएल के प्रारूप के समान है। उदाहरण के लिए:
   चरण 1 की स्क्रिप्ट से COCO XML है:
   <tag1>
xxxxx
</tag1>
<tag2>
xxxxx
</tag2>
   लेकिन हमें इस तरह के प्रारूप की आवश्यकता है:
   <tag1>xxxxx</tag>
<tag2>xxxxx</tag2>

3 'लेबल.txt' फ़ाइल में 'tvmonitor' को 'tv' में बदलें

मैंने सभी जेपीईजी छवियों को हटा दिया और यह काम किया

नमस्ते,

मैं एक नए डेटासेट का प्रशिक्षण ले रहा हूं। हालांकि, प्रशिक्षण हमेशा कुछ चरणों के लिए चलता है और अचानक निम्न त्रुटि का सामना करता है: "विशेषता त्रुटि: 'कोई नहीं' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता नहीं है 'आकार'"। मुझे लगता है कि एनोटेशन फ़ाइल में एनोटेशन प्रारूप और फ़ाइल नाम सही हैं क्योंकि प्रशिक्षण कुछ चरणों के लिए चलने में सक्षम है और आगे समस्या निवारण के बारे में विचार चल रहा है।

इस पर किसी भी विचार या मदद की सराहना करें।

शुक्रिया।

root<strong i="10">@dd84391fd870</strong>:/ml/darkflow# flow --model cfg/tiny-yolo-new.cfg --train --dataset "../data/new/JPEGImages" --annotation "../data/new/Annotations"

Parsing cfg/tiny-yolo-new.cfg
Loading None ...
Finished in 0.00011324882507324219s

Building net ...
Source | Train? | Layer description                | Output size
-------+--------+----------------------------------+---------------
       |        | input                            | (?, 416, 416, 3)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 416, 416, 16)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 208, 208, 16)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 208, 208, 32)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 104, 104, 32)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 104, 104, 64)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 52, 52, 64)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 52, 52, 128)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 26, 26, 128)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 26, 26, 256)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 13, 13, 256)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 512)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_1                     | (?, 13, 13, 512)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Init  |  Yep!  | conv 1x1p0_1    linear           | (?, 13, 13, 40)
-------+--------+----------------------------------+---------------
Running entirely on CPU
cfg/tiny-yolo-new.cfg loss hyper-parameters:
  H       = 13
  W       = 13
  box     = 5
  classes = 3
  scales  = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0]
Building cfg/tiny-yolo-new.cfg loss
Building cfg/tiny-yolo-new.cfg train op
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
Finished in 7.207982778549194s

Enter training ...

cfg/tiny-yolo-new.cfg parsing ../data/new/Annotations
Parsing for ['tank', 'truck', 'apc'] 
[====================>]100%  000296.xml
Statistics:
apc: 48
tank: 70
truck: 24
Dataset size: 130
Dataset of 130 instance(s)
Training statistics: 
  Learning rate : 1e-05
  Batch size    : 16
  Epoch number  : 1000
  Backup every  : 2000
step 1 - loss 106.16172790527344 - moving ave loss 106.16172790527344
step 2 - loss 106.1773681640625 - moving ave loss 106.16329193115234
step 3 - loss 106.09341430664062 - moving ave loss 106.15630416870117
step 4 - loss 106.24054718017578 - moving ave loss 106.16472846984863
step 5 - loss 106.12216186523438 - moving ave loss 106.1604718093872
step 6 - loss 106.24075317382812 - moving ave loss 106.1684999458313
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/bin/flow", line 6, in <module>
    cliHandler(sys.argv)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/cli.py", line 29, in cliHandler
    print('Enter training ...'); tfnet.train()
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/flow.py", line 37, in train
    for i, (x_batch, datum) in enumerate(batches):
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolo/data.py", line 113, in shuffle
    inp, new_feed = self._batch(train_instance)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolov2/data.py", line 27, in _batch
    img = self.preprocess(path, allobj)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolo/predict.py", line 61, in preprocess
    result = imcv2_affine_trans(im)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/utils/im_transform.py", line 19, in imcv2_affine_trans
    h, w, c = im.shape
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

सभी जेपीईजी छवियां हटाएं

नमस्ते, मैं अपनी कंपनी-लोगो का पता लगाने के लिए कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं, इस त्रुटि तक सब कुछ ठीक हो गया, मैंने छवियों को फिर से हटा दिया और एनोटेट किया लेकिन यह परिणाम में कोई बदलाव नहीं आया। क्या कोई भी मेरी इस के साथ मदद कर सकता है
धन्यवाद

(base) C:\Users\karanbari>cd Desktop/YOLO/darkflow-master

(base) C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master>python flow --model cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train --annotation annotations_clean --dataset images/train_clean --epoch 300
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:516: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:517: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:518: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:519: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:520: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:525: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:541: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:542: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:543: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:544: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:545: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:550: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])
WARNING: Logging before flag parsing goes to stderr.
W1124 18:22:27.201594 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:15: The name tf.train.RMSPropOptimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer instead.

W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:16: The name tf.train.AdadeltaOptimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.AdadeltaOptimizer instead.

W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:17: The name tf.train.AdagradOptimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer instead.

W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:18: The name tf.train.AdagradDAOptimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer instead.

W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:19: The name tf.train.MomentumOptimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.MomentumOptimizer instead.


Parsing ./cfg/tiny-yolo-voc.cfg
Parsing cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg
Loading bin/tiny-yolo-voc.weights ...
Successfully identified 63471556 bytes
Finished in 0.019990205764770508s

Building net ...
W1124 18:22:27.253580 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:105: The name tf.placeholder is deprecated. Please use tf.compat.v1.placeholder instead.

Source | Train? | Layer description                | Output size
-------+--------+----------------------------------+---------------
W1124 18:22:27.257580 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\ops\baseop.py:70: The name tf.variable_scope is deprecated. Please use tf.compat.v1.variable_scope instead.

W1124 18:22:27.261598 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\ops\baseop.py:71: The name tf.get_variable is deprecated. Please use tf.compat.v1.get_variable instead.

W1124 18:22:27.277594 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\ops\baseop.py:84: The name tf.placeholder_with_default is deprecated. Please use tf.compat.v1.placeholder_with_default instead.

       |        | input                            | (?, 416, 416, 3)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 416, 416, 16)
W1124 18:22:27.389549 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\ops\simple.py:106: The name tf.nn.max_pool is deprecated. Please use tf.nn.max_pool2d instead.

 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 208, 208, 16)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 208, 208, 32)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 104, 104, 32)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 104, 104, 64)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 52, 52, 64)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 52, 52, 128)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 26, 26, 128)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 26, 26, 256)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 13, 13, 256)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 512)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_1                     | (?, 13, 13, 512)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Init  |  Yep!  | conv 1x1p0_1    linear           | (?, 13, 13, 30)
-------+--------+----------------------------------+---------------
Running entirely on CPU
cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg loss hyper-parameters:
        H       = 13
        W       = 13
        box     = 5
        classes = 1
        scales  = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0]
W1124 18:22:29.962576 10144 deprecation.py:323] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolov2\train.py:87: to_float (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use `tf.cast` instead.
Building cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg loss
W1124 18:22:30.010835 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolov2\train.py:107: The name tf.summary.scalar is deprecated. Please use tf.compat.v1.summary.scalar instead.

Building cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg train op
W1124 18:22:30.102793 10144 deprecation.py:323] From C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_grad.py:1205: add_dispatch_support.<locals>.wrapper (from tensorflow.python.ops.array_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use tf.where in 2.0, which has the same broadcast rule as np.where
W1124 18:22:32.038406 10144 deprecation.py:506] From C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\rmsprop.py:119: calling Ones.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor
W1124 18:22:32.795700 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:145: The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session instead.

2019-11-24 18:22:32.800843: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
Finished in 11.774582862854004s

Enter training ...

cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg parsing annotations_clean
Parsing for ['vodafone']
[====================>]100%  Image9.xml
Statistics:
Dataset size: 53
Dataset of 53 instance(s)
Image20.jpg
Traceback (most recent call last):
  File "flow", line 6, in <module>
    cliHandler(sys.argv)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\cli.py", line 33, in cliHandler
    print('Enter training ...'); tfnet.train()
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\flow.py", line 39, in train
    for i, (x_batch, datum) in enumerate(batches):
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolo\data.py", line 114, in shuffle
    inp, new_feed = self._batch(train_instance)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolov2\data.py", line 28, in _batch
    img = self.preprocess(path, allobj)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolo\predict.py", line 62, in preprocess
    result = imcv2_affine_trans(im)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\utils\im_transform.py", line 20, in imcv2_affine_trans
    h, w, c = im.shape
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

क्या आपकी छवि के नाम में विशेष वर्ण हैं? अगर ऐसा है तो उन्हें बदल दें।

रविवार, 24 नवंबर 2019 को शाम 6:32 बजे, करण बारी नोटिफिकेशन @github.com ने लिखा:

नमस्ते, मैं अपने का पता लगाने के लिए कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूँ
कंपनी-लोगो, इस त्रुटि तक सब कुछ ठीक रहा, मैंने भी हटा दिया और
छवियों को फिर से एनोटेट किया लेकिन यह परिणाम में कोई बदलाव नहीं आया। क्या कोई कृपया कर सकता है
इसमें मेरी मदद करो
धन्यवाद

(आधार) C:\Users\karanbari>cd Desktop/YOLO/darkflow-master

(आधार) C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-master>पायथन फ्लो --मॉडल cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train --annotation एनोटेशन_क्लीन --डेटासेट इमेज/ट्रेन_क्लीन --एपोच 300
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:516: FutureWarning: पासिंग (प्रकार, 1) या '1type' प्रकार के पर्याय के रूप में पदावनत है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:517: FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1type' टाइप के समानार्थी के रूप में पदावनत है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:518: FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1type' टाइप के समानार्थी के रूप में पदावनत है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:519: FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में पदावनत है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:520: FutureWarning: प्रकार के पर्याय के रूप में पासिंग (टाइप, 1) या '1type' को पदावनत किया जाता है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:525: FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में पदावनत है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
np_resource = np.dtype([("संसाधन", np.ubyte, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:541: FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1type' टाइप के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया जाता है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:542: FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1type' टाइप के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया जाता है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:543: FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1type' टाइप के समानार्थी के रूप में पदावनत है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:544: FutureWarning: पासिंग (प्रकार, 1) या '1type' प्रकार के पर्याय के रूप में पदावनत है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:545: FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1type' टाइप के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया जाता है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
_np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:550: FutureWarning: पासिंग (प्रकार, 1) या '1type' प्रकार के पर्याय के रूप में पदावनत है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा।
np_resource = np.dtype([("संसाधन", np.ubyte, 1)])
चेतावनी: फ्लैग पार्सिंग से पहले लॉगिंग stderr पर जाती है।
W1124 18:22:27.201594 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:15 से: नाम tf.train.RMSPropOptimizer पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer का उपयोग करें।

W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:16 से: नाम tf.train.AdadeltaOptimizer पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.train.AddeltaOptimizer का उपयोग करें।

W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:17 से: नाम tf.train.AdagradOptimizer पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer का उपयोग करें।

W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:18 से: नाम tf.train.AdagradDAOptimizer पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer का उपयोग करें।

W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:19 से: नाम tf.train.MomentumOptimizer पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.train.MomentumOptimizer का उपयोग करें।

पार्सिंग ./cfg/tiny-yolo-voc.cfg
पार्सिंग cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg
बिन/टिनी-योलो-वोक.वेट लोड हो रहा है ...
63471556 बाइट्स की सफलतापूर्वक पहचान की गई
0.019990205764770508s . में समाप्त

बिल्डिंग नेट...
W1124 18:22:27.253580 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:105 से: नाम tf.प्लेसहोल्डर बहिष्कृत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.placeholder का उपयोग करें।

स्रोत | रेलगाड़ी? | परत विवरण | उत्पादन का आकार
--------+----------+-------------------------------- -+---------------
W1124 18:22:27.257580 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:70 से: नाम tf.variable_scope बहिष्कृत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.variable_scope का उपयोग करें।

W1124 18:22:27.261598 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:71 से: tf.get_variable नाम को हटा दिया गया है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.get_variable का उपयोग करें।

W1124 18:22:27.277594 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:84 से: नाम tf.placeholder_with_default बहिष्कृत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.placeholder_with_default का उपयोग करें।

   |        | input                            | (?, 416, 416, 3)

लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 416, 416, 16)
W1124 18:22:27.389549 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\simple.py:106 से: tf.nn.max_pool नाम बहिष्कृत है। कृपया इसके बजाय tf.nn.max_pool2d का उपयोग करें।

लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 208, 208, 16)
लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 208, 208, 32)
लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 104, 104, 32)
लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 104, 104, 64)
लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 52, 52, 64)
लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 52, 52, 128)
लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 26, 26, 128)
लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 26, 26, 256)
लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 13, 13, 256)
लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 13, 13, 512)
लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_1 | (?, 13, 13, 512)
लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 13, 13, 1024)
लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 13, 13, 1024)
इनिट | हां! | रूपा 1x1p0_1 रैखिक | (?, 13, 13, 30)
--------+----------+-------------------------------- -+---------------
पूरी तरह से CPU पर चल रहा है
cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg हानि हाइपर-पैरामीटर:
एच = 13
डब्ल्यू = 13
बॉक्स = 5
कक्षाएं = 1
तराजू = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0]
W1124 18:22:29.962576 10144 deprecation.py:323] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:87 से: to_float (tensorflow.python.ops.math_ops से) पदावनत है और भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।
अद्यतन करने के निर्देश:
इसके बजाय tf.cast का उपयोग करें।
बिल्डिंग cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg loss
W1124 18:22:30.010835 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:107 से: tf.summary.scalar नाम को हटा दिया गया है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.summary.scalar का उपयोग करें।

बिल्डिंग cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg ट्रेन op
W1124 18:22:30.102793 10144 deprecation.py:323] C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_grad.py:1205 से: add_dispatch_support..wrapper (tensorflow.python.ops.array_ops से) को हटा दिया गया है और भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।
अद्यतन करने के निर्देश:
2.0 में tf.where का उपयोग करें, जिसमें np.where . के समान प्रसारण नियम है
W1124 18:22:32.038406 10144 deprecation.py:506] C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\rmsprop.py:119 से: कॉलिंग Ones.__init__ (tensorflow.python से) .ops.init_ops) को dtype के साथ हटा दिया गया है और भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा।
अद्यतन करने के निर्देश:
कंस्ट्रक्टर को पास करने के बजाय dtype तर्क के साथ इनिशियलाइज़र इंस्टेंस को कॉल करें
W1124 18:22:32.795700 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:145 से: नाम tf.Session बहिष्कृत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.Session का उपयोग करें।

2019-11-24 18:22:32.800843: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] आपका CPU निर्देशों का समर्थन करता है कि इस TensorFlow बाइनरी को उपयोग करने के लिए संकलित नहीं किया गया था: AVX2
11.774582862854004 में समाप्त हुआ

प्रशिक्षण दर्ज करें ...

cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg पार्सिंग एनोटेशन_क्लीन
['वोडाफ़ोन'] के लिए पार्सिंग
[====================>]100% छवि9.xml
सांख्यिकी:
डेटासेट का आकार: 53
53 उदाहरणों का डेटासेट
छवि20.jpg
ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम):
फ़ाइल "प्रवाह", पंक्ति 6, में
क्लीहैंडलर (sys.argv)
फ़ाइल "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\cli.py", लाइन 33, cliHandler में
प्रिंट ('प्रशिक्षण दर्ज करें ...'); tfnet.train ()
फ़ाइल "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\flow.py", लाइन 39, ट्रेन में
i के लिए, (x_batch, डेटाम) एन्यूमरेट (बैच) में:
फ़ाइल "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolodata.py", पंक्ति 114, फेरबदल में
inp, new_feed = self._batch(train_instance)
फ़ाइल "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2data.py", लाइन 28, _batch में
img = self.preprocess (पथ, allobj)
फ़ाइल "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolo\predict.py", लाइन 62, प्रीप्रोसेस में
परिणाम = imcv2_affine_trans (आईएम)
फ़ाइल "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflowutils\im_transform.py", लाइन 20, imcv2_affine_trans में
एच, डब्ल्यू, सी = आईएम आकार
विशेषता त्रुटि: 'कोई नहीं' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता नहीं है 'आकार'

-
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.

क्या आपकी छवि के नाम में विशेष वर्ण हैं? अगर ऐसा है तो उन्हें बदल दें।
…
रविवार, 24 नवंबर 2019 को शाम 6:32 बजे, करन बारी @ . * > लिखा: हाय, मैं अपनी कंपनी-लोगो का पता लगाने के लिए कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूं, इस त्रुटि तक सब कुछ ठीक रहा, मैंने छवियों को फिर से हटा दिया और एनोटेट किया लेकिन यह परिणाम में कोई बदलाव नहीं आया। क्या कोई इसमें मेरी मदद कर सकता है धन्यवाद (आधार) C:\Users\karanbari>cd Desktop/YOLO/darkflow-master (आधार) C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-master>python Flow --model cfg/ tiny-yolo-voc-1c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train --annotation एनोटेशन_क्लीन --डेटासेट इमेज/ट्रेन_क्लीन --एपोच 300 C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site -packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:516: FutureWarning: प्रकार के समानार्थी के रूप में पासिंग (प्रकार, 1) या '1type' बहिष्कृत है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:517: FutureWarning: पासिंग (प्रकार) , 1) या '1type' प्रकार के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया गया है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:518: FutureWarning: पासिंग (प्रकार) , 1) या '1type' प्रकार के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया गया है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:519: FutureWarning: पासिंग (प्रकार) , 1) या '1type' प्रकार के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया गया है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:520: FutureWarning: पासिंग (प्रकार) , 1) या '1type' प्रकार के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया गया है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:525: FutureWarning: पासिंग (प्रकार) , 1) या '1type' प्रकार के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया गया है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:541: FutureWarning: पासिंग (प्रकार) , 1) या '1type' प्रकार के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया गया है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:542: FutureWarning: पासिंग (प्रकार) , 1) या '1type' प्रकार के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया गया है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:543: FutureWarning: पासिंग (प्रकार) , 1) या '1type' प्रकार के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया गया है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:544: FutureWarning: पासिंग (प्रकार) , 1) या '1type' प्रकार के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया गया है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:545: FutureWarning: पासिंग (प्रकार) , 1) या '1type' प्रकार के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया गया है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:550: FutureWarning: पासिंग (प्रकार) , 1) या '1type' प्रकार के पर्यायवाची के रूप में पदावनत किया गया है; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार, (1,)) / '(1,) प्रकार' के रूप में समझा जाएगा। np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)]) चेतावनी: फ्लैग पार्सिंग से पहले लॉगिंग stderr. W1124 18:22:27.201594 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:15 से: नाम tf.train.RMSPropOptimizer पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer का उपयोग करें। W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:16 से: नाम tf.train.AdadeltaOptimizer पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.train.AddeltaOptimizer का उपयोग करें। W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:17 से: नाम tf.train.AdagradOptimizer पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer का उपयोग करें। W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:18 से: नाम tf.train.AdagradDAOptimizer पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer का उपयोग करें। W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:19 से: नाम tf.train.MomentumOptimizer पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.train.MomentumOptimizer का उपयोग करें। पार्सिंग ./cfg/tiny-yolo-voc.cfg पार्सिंग cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg लोड हो रहा है bin/tiny-yolo-voc.weights ... सफलतापूर्वक पहचाना गया 63471556 बाइट्स 0.019990205764770508s में समाप्त हुआ बिल्डिंग नेट ... W1124 18:22:27.253580 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:105 से: नाम tf.प्लेसहोल्डर बहिष्कृत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.placeholder का उपयोग करें। स्रोत | रेलगाड़ी? | परत विवरण | आउटपुट आकार --------+----------+---------------------------- ---+--------------- W1124 18:22:27.257580 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\ से baseop.py:70: tf.variable_scope नाम को हटा दिया गया है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.variable_scope का उपयोग करें। W1124 18:22:27.261598 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:71 से: tf.get_variable नाम को हटा दिया गया है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.get_variable का उपयोग करें। W1124 18:22:27.277594 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:84 से: नाम tf.placeholder_with_default बहिष्कृत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.placeholder_with_default का उपयोग करें। | | इनपुट | (?, 416, 416, 3) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 416, 416, 16) W1124 18:22:27.389549 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\simple.py:106 से: नाम tf. nn.max_pool पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.nn.max_pool2d का उपयोग करें। लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 208, 208, 16) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 208, 208, 32) लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 104, 104, 32) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 104, 104, 64) लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 52, 52, 64) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 52, 52, 128) लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 26, 26, 128) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 26, 26, 256) लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 13, 13, 256) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 13, 13, 512) लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_1 | (?, 13, 13, 512) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 13, 13, 1024) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 13, 13, 1024) इनिट | हां! | रूपा 1x1p0_1 रैखिक | (?, 13, 13, 30) ----------+--------------- पूरी तरह से CPU cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg लॉस हाइपर-पैरामीटर पर चल रहा है: H = 13 W = 13 बॉक्स = 5 वर्ग = 1 स्केल = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0] W1124 18:22:29.962576 10144 deprecation.py:323] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\ से train.py:87: to_float (tensorflow.python.ops.math_ops से) को हटा दिया गया है और भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा। अपडेट करने के निर्देश: इसके बजाय tf.cast का उपयोग करें। बिल्डिंग cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg loss W1124 18:22:30.010835 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:107 से: नाम tf.summary.scalar पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.summary.scalar का उपयोग करें। बिल्डिंग cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg ट्रेन से W1124 18:22:30.102793 10144 deprecation.py:323] C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_grad से .py:1205: add_dispatch_support..wrapper (tensorflow.python.ops.array_ops से) को हटा दिया गया है और भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा। अद्यतन करने के निर्देश: 2.0 में tf.where का उपयोग करें, जिसका प्रसारण नियम np के समान है। tensorflow\python\training\rmsprop.py:119: Ones.__init__ (tensorflow.python.ops.init_ops से) को dtype के साथ कॉल करना पदावनत है और इसे भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा। अद्यतन करने के लिए निर्देश: प्रारंभकर्ता उदाहरण को कंस्ट्रक्टर W1124 18:22:32.795700 10144 deprecation_wrapper.py:119] को पास करने के बजाय dtype तर्क के साथ कॉल करें C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py से :145: नाम tf.Session बहिष्कृत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.Session का उपयोग करें। 2019-11-24 18:22:32.800843: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] आपका CPU निर्देशों का समर्थन करता है कि इस TensorFlow बाइनरी को उपयोग करने के लिए संकलित नहीं किया गया था: AVX2 11.774582862854004s में समाप्त हुआ प्रशिक्षण दर्ज करें ... cfg/ टिनी-योलो-वोक-1c.cfg पार्सिंग एनोटेशन_क्लीन पार्सिंग ['वोडाफोन'] के लिए [==================>]100% Image9.xml सांख्यिकी: डेटासेट आकार : 53 उदाहरण (ओं) का 53 डेटासेट Image20.jpg ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम): फ़ाइल "प्रवाह", पंक्ति 6, मेंcliHandler(sys.argv) फ़ाइल "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\cli.py", लाइन 33, cliHandler प्रिंट में ('प्रशिक्षण दर्ज करें ...'); tfnet.train() फ़ाइल "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\flow.py", लाइन 39, ट्रेन में i, (x_batch, datum) इन्युमरेट (बैच) में: फ़ाइल "C: \Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolodata.py", लाइन 114, शफल इनप में, new_feed = self._batch(train_instance) फाइल "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ yolov2data.py", लाइन 28, _batch img = self.preprocess(path, allobj) में फ़ाइल "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolo\predict.py", लाइन 62, प्रीप्रोसेस परिणाम में = imcv2_affine_trans(im) फ़ाइल "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflowutils\im_transform.py", लाइन 20, imcv2_affine_trans h, w, c = im.shape AttributeError: 'NoneType' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता नहीं है। ' - आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपने टिप्पणी की थी। इस ई-मेल सीधे जवाब दें, GitHub पर इसे देखने के <# 265? Email_source = सूचनाएं और email_token = AGG23MNSSXWIHQFI75KYEWDQVJ3ORA5CNFSM4DNJVSV2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVBW63LNMVXHJKTDN5WW2ZLOORPWSZGOEFAKXNA # issuecomment-557,886,388>, या सदस्यता समाप्त https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AGG23MMETFBN5NG76IHGWZ3QVJ3ORANCNFSM4DNJVSVQ ।

नहीं, मैंने इमेज 1, इमेज 2, इमेज 3 ... आदि प्रारूप में सभी छवियों को फिर से तैयार किया है और सभी छवियों में .jpg प्रारूप है

यह बहुत संभव है कि आपका कोई एनोटेशन आयाम . से कम हो
0 या छवि से बाहर।

यह भी जांचें कि क्या आप सभी छवियों को मैन्युअल रूप से खोल सकते हैं।

रविवार, 24 नवंबर 2019 को शाम 6:42 बजे, करण बारी नोटिफिकेशन @github.com ने लिखा:

क्या आपकी छवि के नाम में विशेष वर्ण हैं? अगर ऐसा है तो उन्हें बदल दें।
... <#m_-6851739743886041955_>
रविवार, 24 नवंबर 2019 को शाम 6:32 बजे, करन बारी @ . * > लिखा: नमस्ते, मैं हूँ
मेरी कंपनी-लोगो का पता लगाने के लिए कस्टम ऑब्जेक्ट डिटेक्शन को प्रशिक्षित करने का प्रयास कर रहा है,
इस त्रुटि तक सब कुछ ठीक रहा, मैंने छवियों को भी हटा दिया और एनोटेट किया
फिर से लेकिन यह परिणाम में कोई बदलाव नहीं है। क्या कोई भी मेरी इस के साथ मदद कर सकता है
धन्यवाद (आधार) C:\Users\karanbari>cd Desktop/YOLO/darkflow-master (आधार)
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-master>पायथन फ्लो --मॉडल
cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train
--नोटेशन एनोटेशन_क्लीन --डेटासेट इमेज/ट्रेन_क्लीन --एपोच 300
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:516:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:517:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:518:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:519:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:520:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:525:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। np_resource = np.dtype([("संसाधन", np.ubyte, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:541:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:542:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:543:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:544:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:545:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:550:
FutureWarning: पासिंग (टाइप, 1) या '1टाइप' टाइप के समानार्थी के रूप में है
पदावनत; numpy के भविष्य के संस्करण में, इसे (प्रकार,
(1,))/'(1,)टाइप'। np_resource = np.dtype([("संसाधन", np.ubyte, 1)])
चेतावनी: फ्लैग पार्सिंग से पहले लॉगिंग stderr पर जाती है। W1124 18:22:27.201594
10144 पदावनति_wrapper.py:119] से
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:15:
नाम tf.train.RMSPropOptimizer पदावनत है। इस्तेमाल करें
इसके बजाय tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer। W1124 18:22:27.209591 10144
deprecation_wrapper.py:119] From
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:16:
नाम tf.train.AdadeltaOptimizer पदावनत कर दिया गया है। इस्तेमाल करें
इसके बजाय tf.compat.v1.train.AdadeltaOptimizer। W1124 18:22:27.209591 10144
deprecation_wrapper.py:119] From
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:17:
नाम tf.train.AdagradOptimizer पदावनत कर दिया गया है। इस्तेमाल करें
इसके बजाय tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer। W1124 18:22:27.213590 10144
deprecation_wrapper.py:119] From
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:18:
नाम tf.train.AdagradDAOptimizer पदावनत कर दिया गया है। इस्तेमाल करें
इसके बजाय tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer। W1124 18:22:27.213590 10144
deprecation_wrapper.py:119] From
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:19:
नाम tf.train.MomentumOptimizer पदावनत है। इस्तेमाल करें
इसके बजाय tf.compat.v1.train.MomentumOptimizer। पदच्छेद
./cfg/tiny-yolo-voc.cfg पार्सिंग cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg लोड हो रहा है
bin/tiny-yolo-voc.weights ... 63471556 बाइट्स की सफलतापूर्वक पहचान की गई
0.01990205764770508 में समाप्त बिल्डिंग नेट ... W1124 18:22:27.253580
10144 पदावनति_wrapper.py:119] से
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:105:
नाम tf.placeholder पदावनत कर दिया गया है। कृपया tf.compat.v1.placeholder का उपयोग करें
बजाय। स्रोत | रेलगाड़ी? | परत विवरण | उत्पादन का आकार
--------+----------+-------------------------------- -+--------------- W1124
18:22:27.257580 10144 deprecation_wrapper.py:119] From
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:70:
नाम tf.variable_scope पदावनत कर दिया गया है। इस्तेमाल करें
इसके बजाय tf.compat.v1.variable_scope। W1124 18:22:27.261598 10144
deprecation_wrapper.py:119] From
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:71:
नाम tf.get_variable पदावनत कर दिया गया है। इस्तेमाल करें
इसके बजाय tf.compat.v1.get_variable। W1124 18:22:27.277594 10144
deprecation_wrapper.py:119] From
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:84:
tf.placeholder_with_default नाम को हटा दिया गया है। इस्तेमाल करें
इसके बजाय tf.compat.v1.placeholder_with_default. | | इनपुट | (?, 416, 416, 3)
लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 416, 416, 16) डब्ल्यू1124
18:22:27.389549 10144 deprecation_wrapper.py:119] From
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\simple.py:106:
नाम tf.nn.max_pool पदावनत है। कृपया इसके बजाय tf.nn.max_pool2d का उपयोग करें।
लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 208, 208, 16) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1
+bnorm टपका हुआ | (?, 208, 208, 32) लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 104, 104,
32) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 104, 104, 64) लोड | हां!
| मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 52, 52, 64) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ |
(?, 52, 52, 128) लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 | (?, 26, 26, 128) लोड | हां!
| रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 26, 26, 256) लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_2 |
(?, 13, 13, 256) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ | (?, 13, 13, 512)
लोड | हां! | मैक्सपी 2x2p0_1 | (?, 13, 13, 512) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1
+bnorm टपका हुआ | (?, 13, 13, 1024) लोड | हां! | रूपा 3x3p1_1 +bnorm टपका हुआ |
(?, 13, 13, 1024) इनिट | हां! | रूपा 1x1p0_1 रैखिक | (?, 13, 13, 30)
--------+----------+-------------------------------- -+--------------- चल रहा है
पूरी तरह से CPU cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg लॉस हाइपर-पैरामीटर पर: H = 13 W =
13 बॉक्स = 5 वर्ग = 1 तराजू = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0] डब्ल्यू1124 18:22:29.962576
10144 पदावनति.py:323] From
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:87:
to_float (tensorflow.python.ops.math_ops से) पदावनत है और होगा
भविष्य के संस्करण में हटा दिया गया। अद्यतन करने के निर्देश: tf.cast . का प्रयोग करें
बजाय। बिल्डिंग cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg loss W1124 18:22:30.010835 10144
deprecation_wrapper.py:119] From
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:107:
नाम tf.summary.scalar पदावनत है। इस्तेमाल करें
इसके बजाय tf.compat.v1.summary.scalar। बिल्डिंग cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg
W1124 से ट्रेन 18:22:30.102793 10144 deprecation.py:323] From
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_grad.py:1205:
add_dispatch_support..wrapper (tensorflow.python.ops.array_ops से) है
बहिष्कृत और भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा। के लिए निर्देश
अद्यतन करना: 2.0 में tf.where का उपयोग करें, जिसमें समान प्रसारण नियम है
np.where W1124 18:22:32.038406 10144 deprecation.py:506] From
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\rmsprop.py:119:
बुलाने वाले। init (tensorflow.python.ops.init_ops से) dtype के साथ है
बहिष्कृत और भविष्य के संस्करण में हटा दिया जाएगा। के लिए निर्देश
अद्यतन कर रहा है: इसके बजाय dtype तर्क के साथ प्रारंभकर्ता उदाहरण को कॉल करें
इसे कंस्ट्रक्टर को पास करना W1124 18:22:32.795700 10144
deprecation_wrapper.py:119] From
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:145:
नाम tf.Session बहिष्कृत है। कृपया इसके बजाय tf.compat.v1.Session का उपयोग करें।
2019-11-24 18:22:32.800843: मैं
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] आपका CPU सपोर्ट करता है
निर्देश है कि इस TensorFlow बाइनरी का उपयोग करने के लिए संकलित नहीं किया गया था: AVX2
11.774582862854004 में समाप्त प्रशिक्षण दर्ज करें ... cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg
['वोडाफ़ोन'] के लिए व्याख्याएं_क्लीन पार्सिंग
[====================>]100% Image9.xml सांख्यिकी: डेटासेट आकार: 53 डेटासेट
53 उदाहरणों में से Image20.jpg ट्रेसबैक (सबसे हालिया कॉल अंतिम): फ़ाइल
"प्रवाह", पंक्ति 6, cliHandler(sys.argv) फ़ाइल में
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\cli.py", लाइन 33,
क्लिहैंडलर प्रिंट में ('प्रशिक्षण दर्ज करें ...'); tfnet.train () फ़ाइल
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\flow.py",
लाइन 39, ट्रेन में i के लिए, (x_batch, डेटाम) एन्यूमरेट (बैच) में: फ़ाइल
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolodata.py",
पंक्ति 114, फेरबदल में inp, new_feed = self._batch(train_instance) फ़ाइल
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2data.py",
लाइन 28, _बैच में img = self.preprocess(path, allobj) File
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolo\predict.py",
लाइन 62, प्रीप्रोसेस परिणाम में = imcv2_affine_trans(im) File
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflowutils\im_transform.py",
लाइन 20, imcv2_affine_trans h, w, c = im.shape AttributeError में:
'कोई नहीं' ऑब्जेक्ट में कोई विशेषता नहीं है 'आकृति' - आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि
आपने टिप्पणी की। इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें <#265
https://github.com/thtrieu/darkflow/issues/265 ?email_source=notifications&email_token=AGG23MNSSXWIHQFI75KYEWDQVJ3ORA5CNFSM4DNJVSV2YY3PNVWWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVB88#PDNMV57W88NAK
या सदस्यता समाप्त करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AGG23MMETFBN5NG76IHGWZ3QVJ3ORANCNFSM4DNJVSVQ
.

नहीं, मैंने इमेज 1, इमेज 2, इमेज 3 ... आदि प्रारूप में सभी छवियों का पुनर्मूल्यांकन किया है
और सभी छवियों में .jpg प्रारूप है

-
आप इसे प्राप्त कर रहे हैं क्योंकि आपने टिप्पणी की थी।
इस ईमेल का सीधे उत्तर दें, इसे GitHub पर देखें
https://github.com/thtrieu/darkflow/issues/265?email_source=notifications&email_token=AGG23MJ2SKBIF2FQTPTLBRLQVJ4SVA5CNFSM4DNJVSV2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVBW66
या सदस्यता समाप्त करें
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AGG23ML6HYW6S7JZEN2ZAF3QVJ4SVANCNFSM4DNJVSVQ
.

मैंने इस बार फिर से लेबलआईएमजी का उपयोग करके छवियों को एनोटेट किया, समस्या अभी भी बनी हुई है।

Enter training ...

cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg parsing annotations_clean
Parsing for ['vodafone']
[====================>]100%  Image8.xml
Statistics:
vodafone: 59
Dataset size: 51
Dataset of 51 instance(s)
**Image7.jpg**
Traceback (most recent call last):
  File "flow", line 6, in <module>
    cliHandler(sys.argv)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\cli.py", line 33, in cliHandler
    print('Enter training ...'); tfnet.train()
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\flow.py", line 39, in train
    for i, (x_batch, datum) in enumerate(batches):
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolo\data.py", line 114, in shuffle
    inp, new_feed = self._batch(train_instance)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolov2\data.py", line 28, in _batch
    img = self.preprocess(path, allobj)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolo\predict.py", line 62, in preprocess
    result = imcv2_affine_trans(im)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\utils\im_transform.py", line 20, in imcv2_affine_trans
    h, w, c = im.shape
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

यहाँ फिर से त्रुटि है और Image7.jpg के लिए संबंधित .xml फ़ाइल है

<annotation>
    <folder>train_clean</folder>
    <filename>Image7.jpg</filename>
    <path>C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\images\train_clean\Image7.jpg</path>
    <source>
        <database>Unknown</database>
    </source>
    <size>
        <width>1300</width>
        <height>1390</height>
        <depth>3</depth>
    </size>
    <segmented>0</segmented>
    <object>
        <name>vodafone</name>
        <pose>Unspecified</pose>
        <truncated>0</truncated>
        <difficult>0</difficult>
        <bndbox>
            <xmin>370</xmin>
            <ymin>258</ymin>
            <xmax>916</xmax>
            <ymax>792</ymax>
        </bndbox>
    </object>
</annotation>

लगाने के लिए बेहतर
print(im, type(im))
L58 पर Darkflow/net/yolo/predict.py में और अपने आप पथ की जाँच करें

एक ही त्रुटि थी

मैं उसी मुद्दे का सामना कर रहा था और मेरा फिक्स था:
आईएम = cv2.imread(im) से im = cv2.imread(im+'.jpg') में बदल दिया गया है।predict.py लाइन# 60

मेरे पास एक ही समस्या थी और ऐसा इसलिए था क्योंकि मैंने जेपीजी छवि हटा दी है लेकिन इसकी एनोटेशन को हटाना भूल गया है। इसलिए सुनिश्चित करें कि छवियां और उनके एनोटेशन सुसंगत हैं।