Darkflow: Cara mengatur struktur dataset sendiri

Dibuat pada 18 Jul 2017 · 4Komentar · Sumber: thtrieu/darkflow

Pertama-tama, kerja bagus! Saya memiliki banyak gambar rambu lalu lintas yang telah dikategorikan dalam folder nama jenisnya. Saya perlu tahu bagaimana cara mengatur gambar saya untuk sarana pelatihan:

Bagaimana saya bisa membuat anotasi apakah ada alat untuk itu? dan di mana saya harus menempatkan gambar dan anotasi.
Saya telah mengikuti langkah-langkah di bagian Pelatihan pada kumpulan data Anda sendiri , saya memiliki sekitar 105 folder dengan tanda berbeda yang berarti kelas saya akan menjadi 105 dan saya telah memperbarui label.txt dengan 105 nama. Ketika saya membuat file cfg baru dari tempat saya akan mendapatkan bobot untuk itu?

flow --model cfg/tiny-yolo-voc-3c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train --annotation train/Annotations --dataset train/Images

Atau akan dilakukan melalui tiny-yolo-voc.weights?

Sumber

ManojPabani

Komentar yang paling membantu

Hai @merryHunter
Bagaimana dengan ukuran gambar?
apakah ada batasan ukuran gambar?

Saya sebenarnya ingin menggunakan deteksi saya untuk mendeteksi hal-hal yang sedikit berbeda warnanya (ukurannya cukup besar dan warnanya sangat mirip)
Apakah saya masih bisa menggunakan YOLO untuk itu? atau apakah itu berarti saya akan membutuhkan banyak gambar karena warnanya hanya berbeda?
Butuh Saran

normansiboro pada 23 Nov 2017

👍2

Semua 4 komentar

Hai @ManojPabani

Coba gunakan misalnya yang ini: https://github.com/tzutalin/labelImg
Seolah-olah Anda mengikuti tutorial, Anda mungkin telah memperhatikan bahwa semua gambar ditempatkan dalam satu folder, serta anotasi untuk mereka.
Jika Anda ingin menggunakan bobot, Anda perlu mengunduhnya dari situs web yolo. Jika tidak, Anda dapat memulai pelatihan dari awal dengan menggunakan perintah lain:
# 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

merryHunter pada 12 Agu 2017

Hai @merryHunter
dalam perintah Anda, apakah kita masih perlu meletakkan parameter label (--label) ?
dan
apakah ada pertimbangan berapa banyak gambar yang cukup untuk mewakili kelas?

normansiboro pada 22 Nov 2017

Hai @normansiboro
--label param hanya membuat hidup Anda lebih mudah. Lebih baik selalu tentukan file jalur label secara eksplisit, sehingga Anda tidak membingungkannya. Khususnya, untuk kumpulan data Anda sendiri, Anda harus mengubah kelas di labels.txt default atau di tempat Anda menentukan jalur.
Untuk gambar - banyak tergantung juga pada jaringan dan ukuran input, kualitas gambar juga. Secara umum, Anda dapat melihat berapa banyak sampel per kelas Pascal VOC berisi. Saya akan mengatakan Anda memerlukan setidaknya 500 sampel yang diberi label untuk mempelajari sesuatu.

merryHunter pada 23 Nov 2017

👍2

Hai @merryHunter
Bagaimana dengan ukuran gambar?
apakah ada batasan ukuran gambar?

normansiboro pada 23 Nov 2017

👍2

Apakah halaman ini membantu?

0 / 5 - 0 peringkat