Darkflow: 어설션 오류: yolo.weights를 과도하게 읽습니다.

나는 당신이 잘못된 가중치를 사용했다고 생각합니다. 그것은 cfg와 일치하지 않습니다. 나는 yolo.cfg & yolo.weights로 시도했는데 잘 작동했습니다.
그러나 사용자 정의 클래스로 yolo-voc.cfg를 훈련할 때 훈련된 가중치와 동일한 오류 메시지가 나타납니다. 누군가 이 오류가 의미하는 바를 설명할 수 있다면 감사하겠습니다.

.weights 파서에 따라 .cfg 바이트의 해당 덩어리 읽기, 층층이 .weights ,하지만 여전히 파서가 이미의 끝에 도달 한 동안 읽을 수있을 층 .weights ; 어설션 오류가 있는 경우입니다.

이 오류로 이어지는 명령을 주십시오. 클래스를 사용자 정의하려면 수정할 수 있는 몇 가지 위치가 있습니다.

1. .cfg 의 마지막 conv 레이어에 있는 필터 수
2. class region 레이어의 class 번호
3. labels.txt

그런 다음 실행

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

네트워크를 처음부터 훈련해 보십시오. 최신 가중치 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 가 cfg 파일과 일치하지 않는 것 같습니다.
yolo.weights 및 yolo-voc.weights에서 동일한 문제가 발생했지만 사용자 지정 훈련된 네트워크의 가중치는 잘 작동합니다.

yolo.cfg 파일을 사용하여 훈련하는 지침을 제공할 수 있습니까? 감사 해요

2017년 3월 29일 수요일 오후 12시 20분, Dhruv-Mohan [email protected]
썼다:

네트워크를 처음부터 훈련시키십시오. 최신 가중치
https://pjreddie.com/darknet/yolo/ cfg 파일과 정렬하지 마십시오.
yolo.weights 및 yolo-voc.weights에서 동일한 문제가 발생했습니다.
그러나 내 사용자 지정 훈련된 네트워크의 가중치는 잘 작동합니다.

—
스레드를 작성했기 때문에 이 메시지를 받는 것입니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/thtrieu/darkflow/issues/107#issuecomment-289999490 ,
또는 스레드 음소거
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AZgJMHWUgCDnwlS_s1HY5RcBNrVSAWusks5rqf9CgaJpZM4Mrj84
.

같은 문제. http://pjreddie.com/media/files/yolo-voc.weights의 yolo.cfg 및 v2 가중치와 함께 readme 명령 사용

@kinhunt yolo.cfg 및 yolo-voc.weights 이(가) 일치하지 않습니다. 새로운 yolo.weights yolo.cfg 와 일치하지 않습니다. 공식 YOLO 사이트에서 파일을 안정적으로 보관하지 않는 것 같습니다.

@thtrieu 정리 해주셔서 감사합니다. 일치하는 파일을 어디에서 찾을 수 있는지 알고 있습니까?

@kinhunt 며칠 동안 사냥

내 것을 업로드할 수 있습니다. ~ 24시간 동안 기다립니다.

@thtrieu 좋은 소식입니다. 감사 해요

@Dhruv-Mohan @kinhunt 업데이트된 README 참조, 가중치 파일 일부를 업로드했습니다.

감사합니다. 효과가있다

@thtrieu 는 coco 데이터 세트에서 yolo.weights 파일을 생성하기 위해 수행한 단계를 제공할 수 있습니다. 동일한 작업을 반복하고 coco 데이터 세트에서 yolov2에 대한 가중치 파일을 생성하고 싶습니다.

안녕하세요 @thtrieu 입니다 .
사용자 정의 클래스 수로 모델을 재교육하기 위해 언급한 단계를 따랐습니다.

[컨볼루션]
크기=1
보폭=1
패드=1
필터=30
활성화=선형

[지역]
앵커 = 1.08,1.19, 3.42,4.41, 6.63,11.38, 9.42,5.11, 16.62,10.52
bias_match=1
클래스=1
좌표=4
숫자=5

또한 label.txt에 하나의 레이블만 있습니다. 그러나 Google 공유 [ https://drive.google.com/drive/folders/0B1tW_VtY7onidEwyQ2FtQVplWEU tiny-yolo-voc.weights] 에서 다운로드한 작은 가중치 파일로 이것을 실행하면 어설션 오류와 함께 실패합니다.

AssertionError: 63082056바이트 예상, 63471556 발견

여기서 무엇이 잘못되었는지 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니까?

이전에 darknet에서 맞춤 훈련된 가중치와 유사한 문제가 있었습니다. 동일한 .cfg 파일을 해당 가중치와 함께 복사하여 darkflow에서 시도하고 다음을 얻었습니다.
AssertionError: expect 202314760 bytes, found 202314764
4바이트만 다르므로 일부 설정이 누락되었습니까?

@deng1028 아직 문제를 해결하셨나요? 나는 같은 문제를 가지고있다.

@helloGitHub1993 아직 문제를 해결하셨나요? 나는 같은 문제를 가지고있다.

@helloGitHub1993 utils 폴더의

@beerboaa 다른 방법을 사용했습니다. flow -model cfg/yolo-new.cfg(교육용 cfg로 교체) --load -1 --imgdir yourimgdir. 그것은 나를 위해 작동하고 당신은 시도 할 수 있습니다. 그건 그렇고, 당신은 다시 훈련 할 필요가 없습니다.

@itsayush 아직 문제를 해결하셨습니까? 나는 또한 당신과 같은 단계를 따랐고 훈련 사용자 정의 데이터(1개 클래스)에 동일한 문제가 있습니다. loader.py에서 self.offset = 1을 변경하려고 시도했지만 작동하지 않았습니다.
내 명령:
흐름 --train --model cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --주석 기차/주석/ --dataset 기차/이미지/ --config cfg/ - - GPU 0.9
그러나 다음과 잘 작동합니다.
흐름 --imgdir sample_img/ --model cfg/tiny-yolo-voc.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --gpu 0.9
AssertionError: 63471541바이트를 예상하고 63471556을 찾았습니다.

아무도 나를 도울 수 있습니까?

이 자식의 코드 https://github.com/bendidi/Tracking-with-darkflow 를 tiny-yolo와 함께 사용하여 동일한 문제가 있습니다.

@하이퍼프레이즈

저도 같은 현상인데 해결하시나요?

같은 문제에 직면해 있습니다. Google 드라이브의 가중치를 해당 .cfg와 함께 사용하려고 시도했는데 클래스 수를 1(=> 마지막 레이어의 필터 = 30)으로 변경하려고 할 때까지 작동했습니다. 사전 훈련된 모델을 사용하여 사용자 정의 클래스 수에 대해 훈련할 기회가 여전히 있습니까?

pjreddie의 웹사이트에서 가져온 커스텀 데이터셋으로 Yolo를 훈련하고 darkflow를 사용하여 결과 .weights 파일을 실행하려고 할 때도 같은 문제가 있었습니다. "어설션 오류: 268283952바이트를 예상하고 268283956을 찾았습니다"라는 문제가 있습니다. @beerboaa가 말한 것처럼 utils 폴더의 loader.py에 있는 121행에서 self.offset = 20을 변경하면 제대로 작동합니다. 감사 해요.

@MartinBrisiak 해당 .cfg를 어디서 얻었습니까?

신경 쓰지 마세요, @thtrieu의 yolo.weights 와 이 리포지토리의 yolo.cfg를 사용하여 한 환경에서 실행하고 있습니다.
다른 환경에 문제가 있습니다 ...

@helloGitHub1993 utils 폴더의

예, 작동합니다. 감사합니다.

@beerboaa 감사합니다 mahn..효과가 있었습니다

PJ Reddie 파일이 완전히 호환되지 않는 것 같아서 README에 제공된 링크에서 미리 빌드된 가중치를 다운로드해야 합니다. https://drive.google.com/drive/folders/0B1tW_VtY7onidEwyQ2FtQVplWEU

PJ Reddie 파일이 완전히 호환되지 않는 것 같아서 README에 제공된 링크에서 미리 빌드된 가중치를 다운로드해야 합니다. https://drive.google.com/drive/folders/0B1tW_VtY7onidEwyQ2FtQVplWEU

yolov2-voc.weights는 어디에서 찾을 수 있나요? 누락되었습니다 ... 어떤 아이디어가 있습니까?

2개의 다른 문제가 혼합되어 있습니다. 첫 번째 문제는 기존 가중치 파일과 다르고 이 경우 정확히 4바이트의 구성이 있는 경우 121행의 오프셋을 20행으로 변경해야 합니다(제 경우에는 yolov2로 작업 중) 서로 다른 4 개 이상의 바이트 인 경우 두 번째의 경우는,이 체중 파일 또는 당신이 당신의 자신의 객체를 훈련 할 경우 잘못된 구성 파일이 있는지 확인 yolov2-voc.cfg 구성 폴더에 있는지, 내가 하나의 해결이 첨부 할 것입니다 문제
cfg-yolov2-voc.zip

pjreddie의 웹사이트에서 가져온 커스텀 데이터셋으로 Yolo를 훈련하고 darkflow를 사용하여 결과 .weights 파일을 실행하려고 할 때도 같은 문제가 있었습니다. "어설션 오류: 268283952바이트를 예상하고 268283956을 찾았습니다"라는 문제가 있습니다. @beerboaa가 말한 것처럼 utils 폴더의 loader.py에 있는 121행에서 self.offset = 20을 변경하면 제대로 작동합니다. 감사 해요.

나를 위해 그것은 작동하지 않습니다, 어떤 다른 아이디어? :(

안녕,
마침내 이 .cfg 파일을 사용하여 작동하게 만들 수 있었습니다. https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov2.cfg
여기에서 "yolov2 608X608" 무게로 작동합니다: https://pjreddie.com/darknet/yolo/

오류를 처리하려면

AssertionError: 64701556바이트를 예상하고 180357512를 찾았습니다.

그냥 실행

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

어설션 오류와 관련하여 구성 파일과 가중치가 일치하지 않기 때문일 수 있습니다.

그래서 주변에서 해킹을 찾았습니다. Zoltan Szabo의 이 노트북 사용
저자는 2개의 클래스에 대해서만 데모를 제공합니다. 따라서 그의 cfg 파일에는 2개의 클래스가 있으며 여기 에서 찾을 수 있는 yolov2-tiny-voc-10000 가중치를 사용
그러나 실제 모델(v2-tiny)은 20개의 클래스로 학습되었습니다. 따라서 실제 모델에 대한 pb 파일을 생성하려면 pJreddie가 유지 관리하는 모델의 실제 구성 파일을 사용하십시오.
https://raw.githubusercontent.com/pjreddie/darknet/master/cfg/yolov2-tiny-voc.cfg "

원본 cfg 파일을 이 파일로 교체합니다. 가중치를 동일하게 유지합니다.

이제 마지막으로 변경해야 하는 것은 클래스 이름이 포함된 텍스트 파일입니다. 이를 위해 pj reddie에서 관리하는 클래스 이름 파일 로 이동하여 /content/darkflow/labels.txt (Google Collab에서)에 있는 텍스트 파일에 붙여넣습니다.

이제 실행 중이던 명령을 실행하기만 하면 됩니다.
!./flow --model cfg/yolo-v2-tiny.cfg --load weights/yolov2-tiny-voc_10000.weights --savepb

그리고 원하는 protobuf 파일을 얻어야 합니다 :yum: