まず第一に素晴らしい仕事です！ そのタイプの名前のフォルダに分類された多くのトラフィックサイン画像があります。トレーニング用に画像を設定する方法を知る必要があります。
- 注釈を作成するにはどうすればよいですか？また、画像と注釈をどこに配置すればよいですか？
- 私はあなた自身のデータセットのトレーニングのセクションの手順に従いました、私は私のクラスが105になることを意味する異なる符号の約105のフォルダを持っていますそして私は105の名前でlabel.txtを更新しました。そのための重みを取得しますか？
flow --model cfg / tiny-yolo-voc-3c.cfg --load bin / tiny-yolo-voc.weights --train --annotation train / Annotations --dataset train / Images
それとも、tiny-yolo-voc.weightsを介して行われますか？
ManojPabani
全てのコメント4件
こんにちは@ManojPabani
- たとえば、これを使用してみてください： https ：//github.com/tzutalin/labelImg
- チュートリアルに従ったかのように、すべての画像が1つのフォルダーに配置され、それらに注釈が付けられていることに気付いたかもしれません。
ウェイトを使用する場合は、yoloのWebサイトからダウンロードする必要があります。 それ以外の場合は、別のコマンドを使用して最初からトレーニングを開始できます。
# 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
2017年08月12日
こんにちは@merryHunter
コマンドに、ラベルパラメータ（--label）を追加する必要がありますか？
と
クラスを表すのに十分な数の写真についての考慮事項はありますか？
normansiboro
2017年11月22日
こんにちは@normansiboro
--label paramは、あなたの生活を楽にするだけです。 ラベルパスファイルを常に明示的に指定して、混乱させないようにすることをお勧めします。 特に、独自のデータセットの場合は、デフォルトのlabels.txtまたはパスを指定するクラスを変更する必要があります。
写真の場合-ネットワークと入力サイズ、画質にも大きく依存します。 一般に、PascalVOCのクラスごとに含まれるサンプルの数を確認できます。 何かを学ぶには、少なくとも500のサンプルにラベルを付ける必要があると思います。
merryHunter
2017年11月23日
こんにちは@merryHunter
画像サイズはどうですか？
画像サイズに制限はありますか？
私は実際に検出を使用して、色がわずかに異なるものを検出したいと思っています（サイズはかなり異なり、色は非常に似ています）
それでもYOLOを使用できますか？ それとも、色が違うだけなのでたくさんの画像が必要になるということですか？
アドバイスが必要
normansiboro
2017年11月23日
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私は実際に検出を使用して、色がわずかに異なるものを検出したいと思っています（サイズはかなり異なり、色は非常に似ています）
それでもYOLOを使用できますか？ それとも、色が違うだけなのでたくさんの画像が必要になるということですか？
アドバイスが必要