Darkflow: खुद के डेटासेट की संरचना कैसे सेट करें

नमस्ते @ManojPabani

1. उदाहरण के लिए इसका उपयोग करने का प्रयास करें: https://github.com/tzutalin/labelImg
2. जैसे कि आपने ट्यूटोरियल का अनुसरण किया है, आपने देखा होगा कि सभी छवियों को एक फ़ोल्डर में रखा गया है, साथ ही उन पर एनोटेशन भी।
   यदि आप वज़न का उपयोग करना चाहते हैं, तो आपको उन्हें योलो वेबसाइट से डाउनलोड करना होगा। अन्यथा, आप किसी अन्य आदेश का उपयोग करके खरोंच से प्रशिक्षण शुरू कर सकते हैं:
   # Completely initialize yolo-new and train it with ADAM optimizer
flow --model cfg/yolo-new.cfg --train --trainer adam --annotation train/Annotations --dataset train/Images

नमस्ते @merryHunter
आपके आदेश में, क्या हमें अभी भी लेबल पैरामीटर (--लेबल) डालने की आवश्यकता है?
तथा
क्या कोई विचार है कि एक वर्ग का प्रतिनिधित्व करने के लिए कितने चित्र पर्याप्त हैं?

नमस्ते @normansiboro
--लेबल परम ही आपके जीवन को आसान बनाता है। हमेशा लेबल पथ फ़ाइल को स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट करना बेहतर होता है, ताकि आप उन्हें भ्रमित न करें। मैं विशेष रूप से, अपने स्वयं के डेटासेट के लिए आपको डिफ़ॉल्ट लेबल्स में कक्षाएं बदलनी चाहिए। txt या जहां आप पथ निर्दिष्ट करते हैं।
चित्रों के लिए - बहुत कुछ नेटवर्क और इनपुट आकार, छवि गुणवत्ता पर भी निर्भर करता है। आम तौर पर, आप देख सकते हैं कि प्रति कक्षा पास्कल वीओसी में कितने नमूने हैं। मैं कहूंगा कि कुछ सीखने के लिए आपको लेबल किए गए कम से कम 500 नमूनों की आवश्यकता होगी।

नमस्ते @merryHunter
छवि आकार के बारे में कैसे?
क्या छवि आकार की कोई सीमा है?

मैं वास्तव में उन चीजों का पता लगाने के लिए अपनी पहचान का उपयोग करना चाहता हूं जो रंग में थोड़ा अलग हैं (आकार काफी है और रंग काफी समान है)
क्या मैं अभी भी इसके लिए YOLO का उपयोग कर सकता हूं? या इसका मतलब यह है कि मुझे बहुत सारी छवियों की आवश्यकता होगी क्योंकि वे रंग में भिन्न हैं?
सलाह की जरूरत है