Darkflow: アサーションエラー：yolo.weightsを読み直しました

私はあなたが間違った重みを使用したと思います、それはcfgと一致しませんでした。 yolo.cfgとyolo.weightsを試してみましたが、問題なく動作しました。
ただし、カスタムクラスを使用してyolo-voc.cfgをトレーニングすると、トレーニングしたウェイトで同じエラーメッセージが表示されます。 誰かがこのエラーの意味を説明できれば幸いです。

.weightsパーサーは、レイヤーごとに.cfgたどり、 .weightsから対応するバイトのチャンクを読み取りますが、パーサーがすでに最後に到達している間、読み取るレイヤーがまだあります。 .weights ; これは、アサーションエラーが発生した場合です。

このエラーの原因となるコマンドを入力してください。 クラスをカスタマイズしたい場合は、変更を加える場所がいくつかあります。

1. .cfgの最後のconvレイヤーのフィルターの数
2. class regionレイヤーのclass番号
3. labels.txt

次に実行します

./flow --model cfg/model.cfg --load bin/model.weights --train

ネットワークを最初からトレーニングしてみてください。最新の重みhttps://pjreddie.com/darknet/yolo/がcfgファイルと一致していないようです。
yolo.weightsとyolo-voc.weightsで同じ問題が発生しましたが、カスタムトレーニングされたネットワークの重みは問題なく機能します

yolo.cfgファイルを使用してトレーニングする手順を教えてください。 ありがとう

12：20 PMで水曜日、2017年3月29日には、Dhruv、モハン[email protected]
書きました：

ネットワークを最初からトレーニングしてみてください。最新のウェイトです。
https://pjreddie.com/darknet/yolo/cfgファイルと整列しません。
yolo.weightsとyolo-voc.weightsで同じ問題が発生しました。
ただし、カスタムトレーニングされたネットワークの重みは問題なく機能します

—
スレッドを作成したため、これを受け取っています。
このメールに直接返信し、GitHubで表示してください
https://github.com/thtrieu/darkflow/issues/107#issuecomment-289999490 、
またはスレッドをミュートします
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AZgJMHWUgCDnwlS_s1HY5RcBNrVSAWusks5rqf9CgaJpZM4Mrj84
。

同じ問題。 http://pjreddie.com/media/files/yolo-voc.weightsのyolo.cfgおよびv2ウェイトでreadme命令を使用します

@kinhunt yolo.cfgとyolo-voc.weightsが一致しません。 新しいyolo.weightsがyolo.cfgと一致していなくても、公式のYOLOサイトがファイルを確実に保持していないようです。

@thtrieuクリアして

@kinhunt私は何日も狩りをしてきましたが、それらを見つけられませんでした。 ゼロからトレーニングするのが最善です

アップロードできます。 〜24時間待ちます。

@thtrieu良いニュース。 ありがとうございます

@ Dhruv-Mohan @kinhunt更新されたREADMEを参照してください、私は重みファイルのいくつかをアップロードしました。

ありがとうございます。 できます

@thtrieuは、yolo.weightsファイルを生成するためにcocoデータセットでtrainjを実行するために実行した手順を提供できますか。 同じことを繰り返して、cocoデータセットでyolov2の重みファイルを生成したいと思います。

こんにちは@thtrieu 、
カスタム数のクラスでモデルを再トレーニングするために、あなたが言及した手順に従いました

[畳み込み]
サイズ= 1
ストライド= 1
pad = 1
フィルタ= 30
アクティベーション=線形

[領域]
アンカー= 1.08,1.19、3.42,4.41、6.63,11.38、9.42,5.11、16.62,10.52
バイアスマッチ= 1
クラス= 1
coords = 4
num = 5

また、label.txtにはラベルが1つだけあります。 しかし、Google共有からダウンロードした小さな重みファイル[ https://drive.google.com/drive/folders/0B1tW_VtY7onidEwyQ2FtQVplWEU tiny-yolo-voc.weights]でこれを実行すると、アサーションエラーで失敗します

AssertionError：63082056バイトが必要で、63471556が見つかりました

ここで何が間違っているのか理解するのを手伝ってくれませんか。

以前にdarknetからカスタムトレーニングされたウェイトで同様の問題が発生しました。同じ.cfgファイルをウェイトとともにコピーして、darkflowで試してみました。
AssertionError: expect 202314760 bytes, found 202314764
違いは4バイトしかないので、いくつかの設定がありませんか？

@ deng1028あなたはもうあなたの問題を解決しましたか？ 私も同じ問題を抱えてる。

@ helloGitHub1993問題は

@ helloGitHub1993 utilsフォルダーの

@beerboaa私は別の方法を使用しました。 flow -model cfg / yolo-new.cfg（トレーニングcfgに置き換えます）-load -1 --imgdiryourimgdir。 それは私のために働き、あなたは試してみることができます。ちなみに、あなたは再び訓練する必要はありません。

@itsayushあなたはもうあなたの問題を解決しましたか？ また、あなたと同じ手順を実行し、カスタムデータ（1クラス）のトレーニングで同じ問題が発生しました。 loader.pyでself.offset = 1を変更しようとしましたが、機能しませんでした。
私の命令：
flow --train --model cfg / tiny-yolo-voc-1c.cfg --load bin / tiny-yolo-voc.weights --annotation train / Annotations / --dataset train / Images / --config cfg /- -gpu 0.9
しかし、それはうまく機能します：
フロー--imgdirsample_img / --model cfg / tiny-yolo-voc.cfg --load bin / tiny-yolo-voc.weights --gpu 0.9
AssertionError：63471541バイトが必要で、63471556が見つかりました

誰か助けてもらえますか？

このgitのコードhttps://github.com/bendidi/Tracking-with-darkflowwithtiny-yoloを使用しても同じ問題が発生し

@hyperfraise

私も同じ問題を抱えています、あなたはそれを直しますか？

同じ問題に直面しています。 対応する.cfgを使用してGoogleドライブの重みを使用しようとしましたが、クラスの数を1に変更しようとするまで機能しました（=>最後のレイヤーのフィルター= 30）。 事前にトレーニングされたモデルを使用して、カスタム数のクラスでトレーニングする機会はまだありますか？

pjreddieのWebサイトから独自のカスタムデータセットを使用してYoloをトレーニングし、darkflowを使用して結果の.weightsファイルを実行しようとしたときにも同じ問題が発生しました。 「アサーションエラー：268283952バイトが必要です。268283956が見つかりました」という問題がありました。 @beerboaaが言ったように、utilsフォルダーのloader.pyの121行目でself.offset = 20を変更すると、

@MartinBrisiakは、対応する.cfgをどこで入手しましたか？

気にしないでください。@ thtrieuのyolo.weightsとこのリポジトリのyolo.cfgを使用して1つの環境で実行しています。
他の環境に何か問題があります...

@ helloGitHub1993 utilsフォルダーの

あなたがた、それはうまくいく、どうもありがとう

@beerboaaありがとうmahn ..それは働いた

PJ Reddieファイルは完全に互換性がないようです。そのため、READMEの提供されたリンクからビルド済みのウェイトをダウンロードする必要があります： https ：

PJ Reddieファイルは完全に互換性がないようです。そのため、READMEの提供されたリンクからビルド済みのウェイトをダウンロードする必要があります： https ：

yolov2-voc.weightsはどこにありますか？ 行方不明です...何か考えはありますか？

2つの異なる問題が混在しています。最初の問題は既存のウェイトファイルと異なる場合で、この場合は正確に4バイトの構成で、121行目のオフセットを20に変更する必要があります（私の場合はyolov2で作業しています）。異なるが4バイト以上である場合に、第2のケースは、これは重みファイルのためか、独自のオブジェクトを訓練したい場合は、間違った設定ファイルは必ずyolov2-voc.cfgは設定フォルダに存在することを、私は1つの決意ことを添付しますです問題
cfg-yolov2-voc.zip

pjreddieのWebサイトから独自のカスタムデータセットを使用してYoloをトレーニングし、darkflowを使用して結果の.weightsファイルを実行しようとしたときにも同じ問題が発生しました。 「アサーションエラー：268283952バイトが必要です。268283956が見つかりました」という問題がありました。 @beerboaaが言ったように、utilsフォルダーのloader.pyの121行目でself.offset = 20を変更すると、

私にとってはうまくいきません、他のアイデアはありますか？ :(

こんにちは、
私はついにこの.cfgファイルhttps://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov2.cfgを使用してそれを機能させることができました
ここから「yolov2608X608」ウェイトで動作します： https ：//pjreddie.com/darknet/yolo/

エラーに対処するには

AssertionError：64701556バイトが必要で、180357512が見つかりました

とにかく走れ

$ cd /content/darkflow
$ !sed -i "s/self.offset = 16/self.offset = 20/g"  ./darkflow/utils/loader.py

アサーションエラーに関しては、おそらく設定ファイルと重みの不一致が原因です。

それで、私はそれの周りにハックを見つけました。 ZoltanSzaboによるこのノートブックを使用してください
著者は、2つのクラスのみのデモを提供しています。 したがって、彼のcfgファイルには2つのクラスがあり、ここにあるyolov2-tiny-voc-10000の重みを使用します。
しかし、実際のモデル（v2-tiny）は20のクラスでトレーニングされました。 したがって、実際のモデルのpbファイルを生成するには、pJreddieによって維持されているモデルの実際の構成ファイルを使用します。
https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov2-tiny-voc.cfg "

元のcfgファイルをこれに置き換えます。 重みを同じままにします。

ここで、行う必要のある最後の変更は、クラス名を含むテキストファイルです。 このためには、pj reddieによって管理されているクラス名ファイルに移動し、それらを/content/darkflow/labels.txt （Google Collab内）にあるテキストファイルに貼り付けます。

次に、実行していたコマンドを実行するだけです。
!./flow --model cfg/yolo-v2-tiny.cfg --load weights/yolov2-tiny-voc_10000.weights --savepb

そして、目的のprotobufファイルを取得する必要があります：yum：