Darkflow: AssertionError: 64701556바이트를 예상하고 180357512를 찾았습니다.

.cfg 파일 .weigths 파일 간에 불일치가 있는 것 같습니다. 다른 가중치 또는 다른 구성을 로드해 보십시오.

이거 한번 해봐:
./flow --model ./cfg/tiny-yolo-voc.cfg --load ./bin/tiny-yolo-voc.weights ...

감사합니다. 이번 주 말에 제안을 시도해 보겠습니다. 어떻게 진행되는지 알려 드리겠습니다.

darknet이 새 설정을 업데이트하고 이전 설정과 바이너리 .weights 버릴 때마다 .cfg 와 .weights 파일 간의 대응에 대해 많은 혼란이 있는 것 같습니다. 안정의 CONFIGS 내가 사용하는 알고 .cfg 이 REPO 및 .weights (README를 참조) 구글 드라이브에 업로드합니다.

@thtrieu , 아래 링크 에서 여기 [google 드라이브]를
도움을 주시면 감사하겠습니다!
감사 해요!

저도 같은 오류인데 해결하신 분 계신가요??
감사 해요!

해결했어요!!!
여기 에서 .cfg 및 .weights 파일을 다운로드

저도 같은 에러인데 해결하신 분 계신가요??

예, 해결했습니다. 여기 에서 .cfg 및 .weights 파일을 다운로드해야 합니다!!!
cfg 폴더에서 .cfg 파일 수정

여전히 오류가 있습니다. 작은 yolo용 파일(cfg 및 weights 모두)을 다운로드하고 3개의 클래스로 실행되도록 구성을 변경하고 클래스 이름을 labels.txt . AssertionError: Over-read ./tiny-yolo.weights 오류가 발생합니다. 이 문제를 해결하려면 어떻게 해야 합니까? 미리 감사드립니다!

주의하세요. cocos.name을 사용하여 label.txt를 채웠습니다.
@goodhamgupta 이 문제를 참조하십시오 #80

문제는 여전히 존재합니다. 불행히도 모델과 무게는 서로 적합하지 않습니다. 나는 사이트에서 다운로드하려고 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ Tiny YOLO 에 따라 COCO trainval .
@evgkarasev 에서 제안한 솔루션 - VOC 2007+2012 에 기반한 다른 모델 및 무게 선택이 저에게 효과적입니다.

이 "AssertionError"도 발생했습니다. 내가 이해한 바에 따르면 cfg 파일(즉, 클래스 번호)을 변경하고 원본 cfg 파일에 대해 생성된 가중치를 사용할 때 발생합니다. 이것이 흐름을 실행할 때 다른 비트를 얻는 이유입니다.

내가 저지른 실수는 새 클래스와 필터 번호로 원본 cfg 파일을 다시 작성한 것입니다. darkflow에서 "원래의 tiny-yolo-voc.cfg를 그대로 두는 것이 중요합니다"라고 언급되어 있습니다.

그래서 내가 2개의 클래스로 작업한 이후에 내가 한 일은 tiny-yolo-voc.cfg 파일을 복사하고 이름을 tiny-yolo-voc-2c.cfg로 바꾸고 이 새 사본에서 클래스와 필터를 변경했습니다. 그런 다음 흐름을 사용하여 훈련할 때 --model 이후 사본을 참조했고 그것은 저에게 효과적이었습니다.

훈련이 시작되면 구문 분석할 때 두 cfg 파일을 모두 참조한다는 것을 알 수 있습니다.

도움이 되었기를 바랍니다.

@mkuko 명령을 알 수 있습니까?

@deepkshikha
확신하는,

흐름 --model cfg/tiny-yolo-voc-2c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train --annotation(내 주석 폴더 경로) --dateset(내 이미지 폴더 경로)

cfg 폴더의 tiny-yolo-voc.cfg(원본 파일)와 tiny-yolo-voc-2c.cfg를 모두 사용하여 이 명령을 실행합니다.

@mkuko 감사합니다
지침에 따라 cfg 파일을 변경하지 않고 클래스 번호와 필터 번호를 변경하여 새 cfg를 생성했지만 여전히 작동하지 않습니다. 또 하신거 있나요??

@deepkshikha
이 문제를 해결하기 위해 다른 일을 했다고 생각하지 않습니다.

나 또는 여기 다른 누군가가 도움이 될 수 있습니다. 입력한 명령과 가져오는 오류를 게시할 수 있습니까?

@thtrieu 귀하의 제안에 따라 드라이브에 언급된 가중치를 repo의 해당 .cfg 파일과 짝지었지만 AssertionError: 예상 64701556 바이트, 180357512를 찾았습니다. 그 전에 (새로 다운로드/업데이트된) 가중치와 .cfg를 시도했습니다. 공식 사이트에서 쌍을 찾았지만 동일한 오류가 발생했습니다.

.cfg 파일이나 label.txt에 변경 사항이 없는 기본 흐름 명령을 사용했습니다.

아직 작동하는 weight-cfg 쌍이 세상에 있습니까...???

안녕하세요 @conjuringjha , 저도 같은 문제가 있었지만 발견된 값(귀하의 경우 180357512)을 예상 값(귀하의 경우 64701556)으로 빼서 해결했습니다. 결과가 "X"라고 가정합니다.
이제 파일 ./darkflow/utils/loader.py를 열고 121행을 찾으십시오. 그러면 특정 값(16 또는 20)이 할당된 "self.offset" 변수가 표시됩니다. 값이 "Y"와 같다고 가정합니다.
self.offset=Y+X 값 업데이트

이것이 도움이 되기를 바랍니다!

안녕하세요;

@ThierryBayala 의 제안으로 내 문제가 해결되었습니다. 매우 감사합니다.

나는 가지고 있었다:

AssertionError: 63102556바이트 예상, 63471556 발견

내가 만든 63471556-63102556=369000

그런 다음 121행을 self.offset=Y+369000으로 변경했습니다.

@ThierryBayala 정말 감사합니다. 내 문제도 해결했습니다.

안녕,
Darkflow를 전역적으로 설치했는데 " ./darkflow/utils/loader.py"를 어디에서 찾을 수 있는지 전혀 모릅니다.
동시에 최근 "darkflow" 클론에서 그러한 폴더를 찾을 수 없습니다.
문제는 일치하지 않는 cfg 및 weight 파일이라는 것을 알고 있습니다. 여러 CFG와 WEIGHT를 시도한 후 적절한 일치를 찾았기 때문입니다.
하지만 어떻게 해야 하는지 궁금합니다. 내가 처음에 사용한 CFG와 Weight는 원래 제공한 " https://pjreddie.com/darknet/ "에서 가져왔습니다.
그렇다면 문제는 어디에?!
@티에리바얄라
@KHDOUDI
@ambr89

@Ata1362 어딘가에서 pjreddie.com의 가중치가 지속적으로 훈련되어 CFG 파일과의 불일치를 유발한다는 것을 읽었습니다.

감사합니다,
그렇다면 CFG와 가중치 파일 간의 불일치를 찾아 수정하는 방법은 무엇입니까?
누군가 실수로 또는 많은 CFG를 일치시킬 때까지 기다릴 수 없습니다.
적절한 것을 찾아 우리와 공유합니다.

2019년 5월 12일 일요일 오후 8시 46분에 Matt P [email protected]이 다음과 같이 썼습니다.

@Ata1362 https://github.com/Ata1362 나는 무게가
pjreddie.com에서 지속적으로 교육을 받고 있어 불일치가 발생합니다.
CFG 파일로.

—
당신이 언급되었기 때문에 이것을 받는 것입니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/thtrieu/darkflow/issues/223#issuecomment-491592661 ,
또는 스레드 음소거
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AKAIFQNP5URQYAO6FDLY2FTPVAGTPANCNFSM4DLF6APQ
.

@Ata1362 나는 그의 웹사이트에서 tiny-yolo-voc를 사용하고 있었는데 그가 여기에 게시한 tiny-yolo-voc와 함께 제대로 실행되었습니다. https://drive.google.com/drive/folders/0B1tW_VtY7onidEwyQ2FtQVplWEU

안녕하세요 @conjuringjha , 저도 같은 문제가 있었지만 발견된 값(귀하의 경우 180357512)을 예상 값(귀하의 경우 64701556)으로 빼서 해결했습니다. 결과가 "X"라고 가정합니다.
이제 파일 ./darkflow/utils/loader.py를 열고 121행을 찾으십시오. 그러면 특정 값(16 또는 20)이 할당된 "self.offset" 변수가 표시됩니다. 값이 "Y"와 같다고 가정합니다.
self.offset=Y+X 값 업데이트

이것이 도움이 되기를 바랍니다!

나에게도 효과가 있다!!!!!!!!!

@ThierryBayala 감사

이것은 저에게도 효과적입니다.