Darkflow: 새 데이터 세트 교육 오류 - "AttributeError: 'NoneType' 개체에 'shape' 속성이 없습니다."

xml 파일을 확인하십시오. 파일 이름에 이미지 확장자가 포함되어 있습니까?

예, 파일 이름에는 내 이미지의 확장자가 .jpg로 포함되어 있습니다.

다음은 xml 파일 중 하나입니다.

<annotation>
  <folder>JPEGImages</folder>
  <filename>/ml/data/new/JPEGImages/000004.jpg</filename>
  <source>
    <database>Unknown</database>
  </source>
  <size>
    <width>386</width>
    <height>257</height>
    <depth>3</depth>
  </size>
  <segmented>0</segmented>
  <object>
    <name>tank</name>
    <pose>Unspecified</pose>
    <truncated>0</truncated>
    <difficult>0</difficult>
    <bndbox>
      <xmin>80</xmin>
      <ymin>51</ymin>
      <xmax>357</xmax>
      <ymax>220</ymax>
    </bndbox>
  </object>
</annotation>

@wendq86 그것이 작동하지 않는 것을 보면 - 경로 없이 파일 이름을 넣어보고(예: <filename>000004.jpg</filename> ) 훈련을 시도할 때 변경되는 사항이 있는지 확인할 수 있습니까?

@abagshaw 제안 감사합니다. 경로 없이 파일 이름을 넣으려고 했지만 여전히 동일한 오류가 발생합니다.

다른 아이디어가 있습니까?

root<strong i="8">@154b72514519</strong>:/ml/darkflow# flow --model cfg/tiny-yolo-new.cfg --train --dataset "/ml/data/new/JPEGImages" --annotation "/ml/data/new/Annotations"

Parsing cfg/tiny-yolo-new.cfg
Loading None ...
Finished in 0.00011515617370605469s

Building net ...
Source | Train? | Layer description                | Output size
-------+--------+----------------------------------+---------------
       |        | input                            | (?, 416, 416, 3)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 416, 416, 16)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 208, 208, 16)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 208, 208, 32)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 104, 104, 32)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 104, 104, 64)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 52, 52, 64)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 52, 52, 128)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 26, 26, 128)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 26, 26, 256)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 13, 13, 256)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 512)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_1                     | (?, 13, 13, 512)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Init  |  Yep!  | conv 1x1p0_1    linear           | (?, 13, 13, 40)
-------+--------+----------------------------------+---------------
Running entirely on CPU
cfg/tiny-yolo-new.cfg loss hyper-parameters:
    H       = 13
    W       = 13
    box     = 5
    classes = 3
    scales  = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0]
Building cfg/tiny-yolo-new.cfg loss
Building cfg/tiny-yolo-new.cfg train op
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
Finished in 6.813853979110718s

Enter training ...

cfg/tiny-yolo-new.cfg parsing /ml/data/new/Annotations
Parsing for ['tank', 'truck', 'apc'] 
[====================>]100%  000296.xml
Statistics:
tank: 70
truck: 24
apc: 48
Dataset size: 130
Dataset of 130 instance(s)
Training statistics: 
    Learning rate : 1e-05
    Batch size    : 16
    Epoch number  : 1000
    Backup every  : 2000
step 1 - loss 105.96209716796875 - moving ave loss 105.96209716796875
step 2 - loss 105.95611572265625 - moving ave loss 105.9614990234375
step 3 - loss 105.87786865234375 - moving ave loss 105.95313598632812
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/bin/flow", line 6, in <module>
    cliHandler(sys.argv)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/cli.py", line 29, in cliHandler
    print('Enter training ...'); tfnet.train()
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/flow.py", line 37, in train
    for i, (x_batch, datum) in enumerate(batches):
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolo/data.py", line 113, in shuffle
    inp, new_feed = self._batch(train_instance)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolov2/data.py", line 27, in _batch
    img = self.preprocess(path, allobj)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolo/predict.py", line 61, in preprocess
    result = imcv2_affine_trans(im)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/utils/im_transform.py", line 19, in imcv2_affine_trans
    h, w, c = im.shape
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

@wendq86 이상한 점은 첫 번째 단계에서 오류가 발생하지 않는다는 것입니다...이는 .xml 파일 중 일부는 제대로 구성되고 나머지는 그렇지 않다는 것을 나타낼 수 있습니다. 파일의 _모든_이 <filename>000004.jpg</filename> 형식을 사용한다고 100% 확신하십니까? 하나(또는 그 이상)가 제대로 구성되지 않았을 가능성이 있습니까? 이 모든 파일의 형식을 어떻게 수정하고 있는지 잘 모르겠습니다... 하지만 도구를 사용하여 많은 파일을 일괄 수정하는 경우 일부가 누락될 수 있습니까?

내가 생각할 수있는 유일한 다른 것은 일부 이미지가 /ml/data/new/JPEGImages 에서 제거되었지만 해당 .xml 파일이 /ml/data/new/Annotations 에서 제거되지 않았다는 것입니다. /ml/data/new/JPEGImages 에 있는 이미지와 같은 수의 .xml 파일이 /ml/data/new/Annotations $ 에 있습니까?

나는 과거에 이것을 만났다. 일부 .xml 또는 .jpg 파일이 제대로 명명/구성되지 않았을 가능성이 높습니다. 무엇이 잘못되었는지 디버깅하는 한 가지 방법은 다음을 추가하는 것입니다.

print(jpg)

이 줄 이후: https://github.com/thtrieu/darkflow/blob/master/darkflow/net/yolov2/data.py#L26

따라서 손상된 파일의 이름을 보고 .xml 또는 .jpg 중 하나를 조사할 수 있습니다.

@abagshaw 와 @thtrieu에게 감사드립니다! 너비, 높이, ymin, ymax, xmin 및 xmax 값을 확인하기 위해 xml 파일을 구문 분석하는 Python 스크립트를 작성하여 문제의 원인을 찾았습니다. 문제는 opencv에서 제대로 로드할 수 없는 두 개의 jpg 파일로 인해 발생하므로 labelImg에서 작성한 xml 파일에서 너비와 높이가 0으로 지정됩니다.

@thtrieu 의 제안은 많은 도움이 됩니다. 문제 .jpg 또는 .xml을 찾기 위해 인쇄를 사용하지 않았습니다.
darkflow를 시작하는 사람이라면 누구나 자신의 환경에서 작동하는지 확인하고 싶을 뿐입니다. 내가 생각해 낸 문제로 인해 여기에서 작은 결론을 내렸습니다.

1. darkflow-master/test/training/annotations 및 .../images의 데이터를 사용하므로 VOCformat 도구를 고려할 필요가 없습니다. 여기에 두 개의 .xml 파일이 있습니다. (1.xml, 2.xml)
2. 자신의 _test_labels.txt_를 만들고 데이터로 인해 3개의 클래스 이름을 입력합니다(말과 자전거를 타는 두 개의 사진만 .xml에서 클래스 이름을 가져올 수 있습니다. 열어 확인하십시오).
   사람
   자전거
   말
3. .cfg 파일에서 _classes_ nad _filters_를 변경하고 *.cfg의 이름을 변경해야 합니다. 그렇지 않으면 다른 문제 문제가 발생하고 사용하려는 .weights를 변경하지 마십시오. 그렇지 않으면 다른 문제 문제가 발생합니다.
4. 다음 코드를 실행하여 환경에서 실행되는지 확인하십시오.
   flow --model ../tiny-yolo-voc-try.cfg --load ../tiny-yolo-voc.weights --labels ../test_labels.txt --train --annotation ../annotations --dataset ../images --gpu 1.0

wendq86 스크립트를 공유해 주실 수 있습니까?

나는 과거에 이것을 만났다. 일부 .xml 또는 .jpg 파일이 제대로 명명/구성되지 않았을 가능성이 높습니다. 무엇이 잘못되었는지 디버깅하는 한 가지 방법은 다음을 추가하는 것입니다.

print(jpg)

이 줄 이후: https://github.com/thtrieu/darkflow/blob/master/darkflow/net/yolov2/data.py#L26

따라서 손상된 파일의 이름을 보고 .xml 또는 .jpg 중 하나를 조사할 수 있습니다.

jpeg인 경우 문제를 해결하려면 어떻게 해야 합니까? 나는 같은 문제가 있었고 인쇄 문을 실행했습니다.

나는이 출력을 얻었다 :

cfg/yolov2-tiny-c1v2.cfg parsing lung_train/annotations
Parsing for ['Opacity']
[====================>]100%  012a5620-d082-4bb8-9b3b-e72d8938000c.xml
Statistics:
Opacity: 11
Dataset size: 6
Dataset of 6 instance(s)
**010ccb9f-6d46-4380-af11-84f87397a1b8.jpg
00c0b293-48e7-4e16-ac76-9269ba535a62**

두 번째 이미지 파일 뒤에 .jpg가 없다는 점 외에는 그게 정확히 무엇을 의미하는지 모르겠습니다.

Dataset size: 10
Dataset of 10 instance(s)
Traceback (most recent call last):
  File "flow", line 6, in <module>
    cliHandler(sys.argv)
  File "/content/darkflow/darkflow/cli.py", line 33, in cliHandler
    print('Enter training ...'); tfnet.train()
  File "/content/darkflow/darkflow/net/flow.py", line 39, in train
    for i, (x_batch, datum) in enumerate(batches):
  File "/content/darkflow/darkflow/net/yolo/data.py", line 114, in shuffle
    inp, new_feed = self._batch(train_instance)
  File "/content/darkflow/darkflow/net/yolov2/data.py", line 28, in _batch
    img = self.preprocess(path, allobj)
  File "/content/darkflow/darkflow/net/yolo/predict.py", line 62, in preprocess
    result = imcv2_affine_trans(im)
  File "/content/darkflow/darkflow/utils/im_transform.py", line 20, in imcv2_affine_trans
    h, w, c = im.shape
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

이 오류가 발생하면 해결 방법 plz help

@wendq86 그것이 작동하지 않는 것을 보면 - 경로 없이 파일 이름을 넣어보고(예: <filename>000004.jpg</filename> ) 훈련을 시도할 때 변경되는 사항이 있는지 확인할 수 있습니까?

이것은 나를 위해 일했습니다

안녕하세요, COCO 데이터 세트를 훈련하려고 할 때 동일한 문제에 직면했습니다. 이 문제를 해결하는 방법은 다음과 같습니다.

1. https://github.com/tylin/coco-dpm/blob/master/coco/convert_to_pascalformat.py 를 사용하여 COCO json 형식을 XML 형식으로 변환합니다.

2. 그러나 이 새 XML 파일의 형식이 darkflow의 예제(darkflow/test/training/annotations)에 있는 VOC XML 형식과 동일하도록 스크립트의 일부를 수정해야 합니다. 예를 들어:
   1단계 스크립트의 COCO XML은 다음과 같습니다.
   <tag1>
xxxxx
</tag1>
<tag2>
xxxxx
</tag2>
   그러나 다음과 같은 형식이 필요합니다.
   <tag1>xxxxx</tag>
<tag2>xxxxx</tag2>

3 'label.txt' 파일에서 'tvmonitor'를 'tv'로 변경

나는 모든 jpeg 이미지를 삭제했고 작동했습니다

안녕,

나는 새로운 데이터 세트를 훈련하고 있습니다. 그러나 훈련은 항상 몇 단계 동안 실행되며 갑자기 다음 오류가 발생합니다. "AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'". 교육이 몇 단계 동안 실행될 수 있고 추가 문제 해결 방법에 대한 아이디어가 실행되고 있으므로 주석 파일의 주석 형식과 파일 이름이 정확하다고 생각합니다.

이에 대한 아이디어나 도움에 감사드립니다.

감사합니다.

root<strong i="10">@dd84391fd870</strong>:/ml/darkflow# flow --model cfg/tiny-yolo-new.cfg --train --dataset "../data/new/JPEGImages" --annotation "../data/new/Annotations"

Parsing cfg/tiny-yolo-new.cfg
Loading None ...
Finished in 0.00011324882507324219s

Building net ...
Source | Train? | Layer description                | Output size
-------+--------+----------------------------------+---------------
       |        | input                            | (?, 416, 416, 3)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 416, 416, 16)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 208, 208, 16)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 208, 208, 32)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 104, 104, 32)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 104, 104, 64)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 52, 52, 64)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 52, 52, 128)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 26, 26, 128)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 26, 26, 256)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 13, 13, 256)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 512)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_1                     | (?, 13, 13, 512)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Init  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Init  |  Yep!  | conv 1x1p0_1    linear           | (?, 13, 13, 40)
-------+--------+----------------------------------+---------------
Running entirely on CPU
cfg/tiny-yolo-new.cfg loss hyper-parameters:
  H       = 13
  W       = 13
  box     = 5
  classes = 3
  scales  = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0]
Building cfg/tiny-yolo-new.cfg loss
Building cfg/tiny-yolo-new.cfg train op
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE3 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45] The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.2 instructions, but these are available on your machine and could speed up CPU computations.
Finished in 7.207982778549194s

Enter training ...

cfg/tiny-yolo-new.cfg parsing ../data/new/Annotations
Parsing for ['tank', 'truck', 'apc'] 
[====================>]100%  000296.xml
Statistics:
apc: 48
tank: 70
truck: 24
Dataset size: 130
Dataset of 130 instance(s)
Training statistics: 
  Learning rate : 1e-05
  Batch size    : 16
  Epoch number  : 1000
  Backup every  : 2000
step 1 - loss 106.16172790527344 - moving ave loss 106.16172790527344
step 2 - loss 106.1773681640625 - moving ave loss 106.16329193115234
step 3 - loss 106.09341430664062 - moving ave loss 106.15630416870117
step 4 - loss 106.24054718017578 - moving ave loss 106.16472846984863
step 5 - loss 106.12216186523438 - moving ave loss 106.1604718093872
step 6 - loss 106.24075317382812 - moving ave loss 106.1684999458313
Traceback (most recent call last):
  File "/usr/local/bin/flow", line 6, in <module>
    cliHandler(sys.argv)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/cli.py", line 29, in cliHandler
    print('Enter training ...'); tfnet.train()
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/flow.py", line 37, in train
    for i, (x_batch, datum) in enumerate(batches):
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolo/data.py", line 113, in shuffle
    inp, new_feed = self._batch(train_instance)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolov2/data.py", line 27, in _batch
    img = self.preprocess(path, allobj)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/net/yolo/predict.py", line 61, in preprocess
    result = imcv2_affine_trans(im)
  File "/usr/local/lib/python3.5/dist-packages/darkflow/utils/im_transform.py", line 19, in imcv2_affine_trans
    h, w, c = im.shape
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

모든 jpeg 이미지 삭제

안녕하세요, 저는 사용자 정의 개체 감지를 훈련하여 회사 로고를 감지하려고 노력하고 있습니다. 이 오류가 발생할 때까지 모든 것이 잘 진행되었습니다. 또한 이미지를 다시 삭제하고 주석을 달았지만 결과에는 아무런 변화가 없었습니다. 누군가 이것을 도와주세요.
감사 해요

(base) C:\Users\karanbari>cd Desktop/YOLO/darkflow-master

(base) C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master>python flow --model cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train --annotation annotations_clean --dataset images/train_clean --epoch 300
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:516: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:517: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:518: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:519: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:520: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:525: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:541: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:542: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:543: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:544: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:545: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stub\dtypes.py:550: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.
  np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)])
WARNING: Logging before flag parsing goes to stderr.
W1124 18:22:27.201594 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:15: The name tf.train.RMSPropOptimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer instead.

W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:16: The name tf.train.AdadeltaOptimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.AdadeltaOptimizer instead.

W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:17: The name tf.train.AdagradOptimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer instead.

W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:18: The name tf.train.AdagradDAOptimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer instead.

W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:19: The name tf.train.MomentumOptimizer is deprecated. Please use tf.compat.v1.train.MomentumOptimizer instead.


Parsing ./cfg/tiny-yolo-voc.cfg
Parsing cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg
Loading bin/tiny-yolo-voc.weights ...
Successfully identified 63471556 bytes
Finished in 0.019990205764770508s

Building net ...
W1124 18:22:27.253580 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:105: The name tf.placeholder is deprecated. Please use tf.compat.v1.placeholder instead.

Source | Train? | Layer description                | Output size
-------+--------+----------------------------------+---------------
W1124 18:22:27.257580 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\ops\baseop.py:70: The name tf.variable_scope is deprecated. Please use tf.compat.v1.variable_scope instead.

W1124 18:22:27.261598 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\ops\baseop.py:71: The name tf.get_variable is deprecated. Please use tf.compat.v1.get_variable instead.

W1124 18:22:27.277594 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\ops\baseop.py:84: The name tf.placeholder_with_default is deprecated. Please use tf.compat.v1.placeholder_with_default instead.

       |        | input                            | (?, 416, 416, 3)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 416, 416, 16)
W1124 18:22:27.389549 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\ops\simple.py:106: The name tf.nn.max_pool is deprecated. Please use tf.nn.max_pool2d instead.

 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 208, 208, 16)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 208, 208, 32)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 104, 104, 32)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 104, 104, 64)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 52, 52, 64)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 52, 52, 128)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 26, 26, 128)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 26, 26, 256)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_2                     | (?, 13, 13, 256)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 512)
 Load  |  Yep!  | maxp 2x2p0_1                     | (?, 13, 13, 512)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Load  |  Yep!  | conv 3x3p1_1  +bnorm  leaky      | (?, 13, 13, 1024)
 Init  |  Yep!  | conv 1x1p0_1    linear           | (?, 13, 13, 30)
-------+--------+----------------------------------+---------------
Running entirely on CPU
cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg loss hyper-parameters:
        H       = 13
        W       = 13
        box     = 5
        classes = 1
        scales  = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0]
W1124 18:22:29.962576 10144 deprecation.py:323] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolov2\train.py:87: to_float (from tensorflow.python.ops.math_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use `tf.cast` instead.
Building cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg loss
W1124 18:22:30.010835 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolov2\train.py:107: The name tf.summary.scalar is deprecated. Please use tf.compat.v1.summary.scalar instead.

Building cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg train op
W1124 18:22:30.102793 10144 deprecation.py:323] From C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_grad.py:1205: add_dispatch_support.<locals>.wrapper (from tensorflow.python.ops.array_ops) is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Use tf.where in 2.0, which has the same broadcast rule as np.where
W1124 18:22:32.038406 10144 deprecation.py:506] From C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\rmsprop.py:119: calling Ones.__init__ (from tensorflow.python.ops.init_ops) with dtype is deprecated and will be removed in a future version.
Instructions for updating:
Call initializer instance with the dtype argument instead of passing it to the constructor
W1124 18:22:32.795700 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\build.py:145: The name tf.Session is deprecated. Please use tf.compat.v1.Session instead.

2019-11-24 18:22:32.800843: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2
Finished in 11.774582862854004s

Enter training ...

cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg parsing annotations_clean
Parsing for ['vodafone']
[====================>]100%  Image9.xml
Statistics:
Dataset size: 53
Dataset of 53 instance(s)
Image20.jpg
Traceback (most recent call last):
  File "flow", line 6, in <module>
    cliHandler(sys.argv)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\cli.py", line 33, in cliHandler
    print('Enter training ...'); tfnet.train()
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\flow.py", line 39, in train
    for i, (x_batch, datum) in enumerate(batches):
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolo\data.py", line 114, in shuffle
    inp, new_feed = self._batch(train_instance)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolov2\data.py", line 28, in _batch
    img = self.preprocess(path, allobj)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolo\predict.py", line 62, in preprocess
    result = imcv2_affine_trans(im)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\utils\im_transform.py", line 20, in imcv2_affine_trans
    h, w, c = im.shape
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

이미지 이름에 특수 문자가 있습니까? 그렇다면 변경하십시오.

2019년 11월 24일 일요일 오후 6시 32분에 karan bari [email protected] 에서 다음과 같이 썼습니다.

안녕하세요, 저는 사용자 정의 개체 감지를 훈련하여 내
회사 로고,이 오류까지 모든 것이 잘되었습니다. 나도 삭제하고
이미지에 다시 주석을 달았지만 결과에는 변화가 없었습니다. 누군가 부탁해도 될까요?
도와줘
감사 해요

(기본) C:\Users\karanbari>cd Desktop/YOLO/darkflow-master

(기본) C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-master>python 흐름 --model cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train --annotation annotations_clean --dataset images/train_clean --epoch 300
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:516: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:517: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:518: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:519: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:520: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:525: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
np_resource = np.dtype([("리소스", np.ubyte, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:541: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:542: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:543: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:544: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:545: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
_np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:550: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다.
np_resource = np.dtype([("리소스", np.ubyte, 1)])
경고: 플래그 구문 분석 전에 로깅은 stderr로 이동합니다.
W1124 18:22:27.201594 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:15에서: tf.train.RMSPropOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer를 사용하십시오.

W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:16에서: tf.train.AdadeltaOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.train.AdadeltaOptimizer를 사용하십시오.

W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:17에서: tf.train.AdagradOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer를 사용하십시오.

W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:18에서: tf.train.AdagradDAOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer를 사용하십시오.

W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:19에서: tf.train.MomentumOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.train.MomentumOptimizer를 사용하십시오.

./cfg/tiny-yolo-voc.cfg 구문 분석
cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg 구문 분석
bin/tiny-yolo-voc.weights 로드 중 ...
63471556바이트를 성공적으로 식별했습니다.
완료 0.019990205764770508s

구축 그물 ...
W1124 18:22:27.253580 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:105에서: tf.placeholder라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.placeholder를 사용하세요.

출처 | 기차? | 레이어 설명 | 출력 크기
-------+--------+--------------------------------- -------------------
W1124 18:22:27.257580 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:70에서: tf.variable_scope라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.variable_scope를 사용하세요.

W1124 18:22:27.261598 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:71에서: tf.get_variable 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.get_variable을 사용하십시오.

W1124 18:22:27.277594 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:84: tf.placeholder_with_default라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.placeholder_with_default를 사용하세요.

   |        | input                            | (?, 416, 416, 3)

로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 416, 416, 16)
W1124 18:22:27.389549 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\simple.py:106에서: tf.nn.max_pool이라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.nn.max_pool2d를 사용하십시오.

로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 208, 208, 16)
로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 208, 208, 32)
로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 104, 104, 32)
로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 104, 104, 64)
로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 52, 52, 64)
로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 52, 52, 128)
로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 26, 26, 128)
로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 26, 26, 256)
로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 13, 13, 256)
로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 13, 13, 512)
로드 | 네! | 최대 2x2p0_1 | (?, 13, 13, 512)
로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 13, 13, 1024)
로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 13, 13, 1024)
초기화 | 네! | 변환 1x1p0_1 선형 | (?, 13, 13, 30)
-------+--------+--------------------------------- -------------------
CPU에서 완전히 실행
cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg 손실 하이퍼 매개변수:
H = 13
승 = 13
상자 = 5
클래스 = 1
척도 = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0]
W1124 18:22:29.962576 10144 deprecation.py:323] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:87: to_float (tensorflow.python.opsed에서) is deprethon.ma 향후 버전에서 제거됩니다.
업데이트 지침:
대신 tf.cast 를 사용하십시오.
cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg 손실 구축
W1124 18:22:30.010835 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:107에서: tf.summary.scalar라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.summary.scalar를 사용하십시오.

건물 cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg 기차 작업
W1124 18:22:30.102793 10144 deprecation.py:323] C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_grad.py:1205: add_dispatch_support에서..wrapper(tensorflow.python.ops.array_ops에서)는 더 이상 사용되지 않으며 향후 버전에서 제거됩니다.
업데이트 지침:
np.where와 브로드캐스트 규칙이 동일한 2.0에서 tf.where를 사용합니다.
W1124 18:22:32.038406 10144 deprecation.py:506] From C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\rmsprop.py:119: Ones.__init__ 호출(텐서플로우에서 .ops.init_ops) dtype을 사용하는 것은 더 이상 사용되지 않으며 향후 버전에서 제거됩니다.
업데이트 지침:
생성자에 전달하는 대신 dtype 인수를 사용하여 초기화 인스턴스를 호출합니다.
W1124 18:22:32.795700 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:145에서: tf.Session이라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.Session을 사용하십시오.

2019-11-24 18:22:32.800843: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] 귀하의 CPU는 이 TensorFlow 바이너리가 사용하도록 컴파일되지 않은 명령을 지원합니다: AVX2
11.774582862854004s에서 완료

훈련에 들어가다 ...

cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg 주석 구문 분석
['보다폰'] 구문 분석
[=====================>]100% Image9.xml
통계:
데이터 세트 크기: 53
53개 인스턴스의 데이터세트
이미지20.jpg
역추적(가장 최근 호출 마지막):
파일 "흐름", 6행,
cliHandler(sys.argv)
파일 "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\cli.py", 33행, cliHandler
print('훈련 입력...'); tfnet.train()
파일 "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\flow.py", 39행, 기차
enumerate(batch)의 i, (x_batch, datum):
파일 "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolodata.py", 114행, 셔플
inp, new_feed = self._batch(train_instance)
파일 "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2data.py", 28행, _batch
img = self.preprocess(경로, allobj)
파일 "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolo\predict.py", 62행, 전처리 중
결과 = imcv2_affine_trans(im)
imcv2_affine_trans의 파일 "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflowutils\im_transform.py", 20행
h, w, c = im.shape
AttributeError: 'NoneType' 개체에 'shape' 속성이 없습니다.

—
당신이 댓글을 달았기 때문에 이것을 받는 것입니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/thtrieu/darkflow/issues/265?email_source=notifications&email_token=AGG23MNSSXWIHQFI75KYEWDQVJ3ORA5CNFSM4DNJVSV2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVEXG43VMVBW63LN
또는 구독 취소
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AGG23MMETFBN5NG76IHGWZ3QVJ3ORANCNFSM4DNJVSVQ
.

이미지 이름에 특수 문자가 있습니까? 그렇다면 변경하십시오.
…
2019년 11월 24일 일요일 오후 6시 32분, karan bari @ . * > 작성: 안녕하세요, 저는 회사 로고를 감지하기 위해 사용자 지정 개체 감지를 훈련하려고 합니다. 이 오류가 발생할 때까지 모든 것이 잘 진행되었습니다. 또한 이미지를 다시 삭제하고 주석을 달았지만 결과에는 변화가 없었습니다. 누군가 이 작업을 도와줄 수 있습니까? 감사합니다(기본) C:\Users\karanbari>cd Desktop/YOLO/darkflow-master(기본) C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-master>python flow --model cfg/ tiny-yolo-voc-1c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train --annotation annotations_clean --dataset images/train_clean --epoch 300 C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site -packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:516: FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 동의어로 전달하는 것은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:517: FutureWarning: 통과(유형 , 1) 유형의 동의어인 '1type'은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:518: FutureWarning: 통과(유형 , 1) 유형의 동의어인 '1type'은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:519: FutureWarning: 통과(유형 , 1) 유형의 동의어인 '1type'은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:520: FutureWarning: 통과(유형 , 1) 유형의 동의어인 '1type'은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:525: FutureWarning: 통과(유형 , 1) 유형의 동의어인 '1type'은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:541: FutureWarning: 통과(유형 , 1) 유형의 동의어인 '1type'은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:542: FutureWarning: 통과(유형 , 1) 유형의 동의어인 '1type'은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:543: FutureWarning: 통과(유형 , 1) 유형의 동의어인 '1type'은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:544: FutureWarning: 통과(유형 , 1) 유형의 동의어인 '1type'은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:545: FutureWarning: 통과(유형 , 1) 유형의 동의어인 '1type'은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:550: FutureWarning: 통과(유형 , 1) 유형의 동의어인 '1type'은 더 이상 사용되지 않습니다. numpy의 향후 버전에서는 (type, (1,)) / '(1,)type'으로 이해될 것입니다. np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)]) 경고: 플래그 구문 분석 전의 로깅은 stderr로 이동합니다. W1124 18:22:27.201594 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:15에서: tf.train.RMSPropOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer를 사용하십시오. W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:16에서: tf.train.AdadeltaOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.train.AdadeltaOptimizer를 사용하십시오. W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:17에서: tf.train.AdagradOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer를 사용하십시오. W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:18에서: tf.train.AdagradDAOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer를 사용하십시오. W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:19에서: tf.train.MomentumOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.train.MomentumOptimizer를 사용하십시오. Parsing ./cfg/tiny-yolo-voc.cfg Parsing cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg Loading bin/tiny-yolo-voc.weights ... 63471556 바이트를 성공적으로 식별했습니다 0.019990205764770508s 빌딩 네트 W1124 18:22:27.253580 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:105에서: tf.placeholder라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.placeholder를 사용하세요. 출처 | 기차? | 레이어 설명 | 출력 크기 -------+--------+------------------------------ ---+------------ W1124 18:22:27.257580 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\에서 baseop.py:70: tf.variable_scope라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.variable_scope를 사용하세요. W1124 18:22:27.261598 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:71에서: tf.get_variable 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.get_variable을 사용하십시오. W1124 18:22:27.277594 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:84: tf.placeholder_with_default라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.placeholder_with_default를 사용하세요. | | 입력 | (?, 416, 416, 3) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 416, 416, 16) W1124 18:22:27.389549 10144 deprecation_wrapper.py:119] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\simple.py:10에서 nn.max_pool은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.nn.max_pool2d를 사용하십시오. 로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 208, 208, 16) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 208, 208, 32) 로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 104, 104, 32) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 104, 104, 64) 로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 52, 52, 64) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 52, 52, 128) 로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 26, 26, 128) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 26, 26, 256) 로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 13, 13, 256) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 13, 13, 512) 로드 | 네! | 최대 2x2p0_1 | (?, 13, 13, 512) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 13, 13, 1024) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 13, 13, 1024) 초기화 | 네! | 변환 1x1p0_1 선형 | (?, 13, 13, 30) -------+--------+------------------------ ----------+--------------- CPU에서 완전히 실행 cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg 손실 하이퍼 매개변수: H = 13 W = 13 상자 = 5 클래스 = 1 스케일 = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0] W1124 18:22:29.962576 10144 deprecation.py:323] C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow\net\yolovflow\net\yolovflow에서 train.py:87: to_float(tensorflow.python.ops.math_ops에서)는 더 이상 사용되지 않으며 향후 버전에서 제거됩니다. 업데이트 지침: 대신 tf.cast 를 사용하세요. Building cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg loss W1124 18:22:30.010835 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov107\train.py: tf.summary.scalar라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.summary.scalar를 사용하십시오. Building cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg train op W1124 18:22:30.102793 10144 deprecation.py:323] From C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_grad .py:1205: add_dispatch_support..wrapper(tensorflow.python.ops.array_ops에서)는 더 이상 사용되지 않으며 향후 버전에서 제거됩니다. 업데이트 지침: np.where W1124 18:22:32.038406 10144 deprecation.py:506] 브로드캐스트 규칙이 동일한 2.0의 tf.where를 사용하세요. From C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\ tensorflow\python\training\rmsprop.py:119: dtype을 사용하여 Ones.__init__(tensorflow.python.ops.init_ops에서) 호출은 더 이상 사용되지 않으며 향후 버전에서 제거됩니다. 업데이트 지침: 생성자에 전달하는 대신 dtype 인수로 초기화 인스턴스를 호출합니다. W1124 18:22:32.795700 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py :145: tf.Session이라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.Session을 사용하십시오. 2019-11-24 18:22:32.800843: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] 귀하의 CPU는 이 TensorFlow 바이너리가 사용하도록 컴파일되지 않았다는 명령을 지원합니다. AVX2 Finished in 11.774582862854004cfg Enter training tiny-yolo-voc-1c.cfg parsing annotations_clean ['vodafone']에 대한 구문 분석 [===================>]100% Image9.xml 통계: 데이터 세트 크기 : 53개 인스턴스의 53개 데이터 세트 Image20.jpg 역추적(가장 최근 호출 마지막): 파일 "flow", 줄 6, incliHandler(sys.argv) 파일 "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\cli.py", 33행, cliHandler에서 print('Enter training ...'); tfnet.train() 파일 "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\flow.py", 줄 39, i에 대한 기차, (x_batch, datum) in enumerate(배치): 파일 "C: \Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolodata.py", 114행, 셔플 inp, new_feed = self._batch(train_instance) 파일 "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ yolov2data.py", 28행, _batch img = self.preprocess(path, allobj) 파일 "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolo\predict.py", 62행, 전처리 결과 = imcv2_affine_trans(im) 파일 "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflowutils\im_transform.py", 20행, imcv2_affine_trans h, w, c = im.shape AttributeError: 'NoneType' 개체에 'shape' 속성이 없습니다. ' — 당신이 댓글을 달았기 때문에 이것을 받는 것입니다. 바로이 이메일에 회신 GitHub의에서 볼 <# 265? email_source = 통지 및 email_token = AGG23MNSSXWIHQFI75KYEWDQVJ3ORA5CNFSM4DNJVSV2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVBW63LNMVXHJKTDN5WW2ZLOORPWSZGOEFAKXNA # issuecomment-557886388>, 또는 구독 취소 https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AGG23MMETFBN5NG76IHGWZ3QVJ3ORANCNFSM4DNJVSVQ .

아니요, Image1, Image2, Image3... 등 형식의 모든 이미지를 재정의했으며 모든 이미지의 형식은 .jpg입니다.

주석 치수 중 하나가 다음보다 작을 가능성이 매우 높습니다.
0 또는 이미지에서 벗어났습니다.

또한 모든 이미지를 수동으로 열 수 있는지 확인하십시오.

2019년 11월 24일 일요일 오후 6시 42분에 karan bari [email protected] 에서 다음과 같이 썼습니다.

이미지 이름에 특수 문자가 있습니까? 그렇다면 변경하십시오.
… <#m_-6851739743886041955_>
2019년 11월 24일 일요일 오후 6시 32분, karan bari @ . * > 쓴: 안녕하세요, 저는
내 회사 로고를 감지하기 위해 사용자 정의 개체 감지를 훈련하려고 시도합니다.
이 오류까지 모든 것이 잘 진행되었으며 이미지도 삭제하고 주석을 달았습니다.
다시 말하지만 결과에는 변화가 없습니다. 누군가 이것을 도와주세요.
감사합니다(기본) C:\Users\karanbari>cd Desktop/YOLO/darkflow-master(기본)
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-master>python 흐름 --모델
cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train
--annotation annotations_clean --dataset images/train_clean --epoch 300
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:516:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:517:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:518:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:519:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:520:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:525:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. np_resource = np.dtype([("리소스", np.ubyte, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:541:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:542:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:543:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:544:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:545:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:550:
FutureWarning: (type, 1) 또는 '1type'을 type의 동의어로 전달하면
더 이상 사용되지 않음 numpy의 향후 버전에서는 (유형,
(1,)) / '(1,)유형'. np_resource = np.dtype([("리소스", np.ubyte, 1)])
경고: 플래그 구문 분석 전에 로깅은 stderr로 이동합니다. W1124 18:22:27.201594
10144 deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:15:
tf.train.RMSPropOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 사용하십시오
대신 tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer. W1124 18:22:27.209591 10144
deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:16:
tf.train.AdadeltaOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 사용하십시오
대신 tf.compat.v1.train.AdadeltaOptimizer. W1124 18:22:27.209591 10144
deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:17:
tf.train.AdagradOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 사용하십시오
대신 tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer. W1124 18:22:27.213590 10144
deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:18:
tf.train.AdagradDAOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 사용하십시오
대신 tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer. W1124 18:22:27.213590 10144
deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:19:
tf.train.MomentumOptimizer라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 사용하십시오
대신 tf.compat.v1.train.MomentumOptimizer. 파싱
./cfg/tiny-yolo-voc.cfg 파싱 cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg 로딩
bin/tiny-yolo-voc.weights ... 성공적으로 식별된 63471556바이트
Finished in 0.019990205764770508s 빌딩넷 ... W1124 18:22:27.253580
10144 deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:105:
tf.placeholder라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. tf.compat.v1.placeholder를 사용하세요.
대신에. 출처 | 기차? | 레이어 설명 | 출력 크기
-------+--------+--------------------------------- ------------------- W1124
18:22:27.257580 10144 deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:70:
tf.variable_scope라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 사용하십시오
대신 tf.compat.v1.variable_scope. W1124 18:22:27.261598 10144
deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:71:
tf.get_variable이라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 사용하십시오
대신 tf.compat.v1.get_variable. W1124 18:22:27.277594 10144
deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:84:
tf.placeholder_with_default라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 사용하십시오
대신 tf.compat.v1.placeholder_with_default. | | 입력 | (?, 416, 416, 3)
로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 416, 416, 16) W1124
18:22:27.389549 10144 deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\simple.py:106:
tf.nn.max_pool이라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.nn.max_pool2d를 사용하십시오.
로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 208, 208, 16) 로드 | 네! | 전환 3x3p1_1
+bnorm 새는 | (?, 208, 208, 32) 로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 104, 104,
32) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 104, 104, 64) 로드 | 네!
| 최대 2x2p0_2 | (?, 52, 52, 64) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 |
(?, 52, 52, 128) 로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 | (?, 26, 26, 128) 로드 | 네!
| conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 26, 26, 256) 로드 | 네! | 최대 2x2p0_2 |
(?, 13, 13, 256) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 | (?, 13, 13, 512)
로드 | 네! | 최대 2x2p0_1 | (?, 13, 13, 512) 로드 | 네! | 전환 3x3p1_1
+bnorm 새는 | (?, 13, 13, 1024) 로드 | 네! | conv 3x3p1_1 +bnorm 누수 |
(?, 13, 13, 1024) 초기화 | 네! | 변환 1x1p0_1 선형 | (?, 13, 13, 30)
-------+--------+--------------------------------- ------------------- 실행 중
전적으로 CPU에 cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg 손실 하이퍼 매개변수: H = 13 W =
13 상자 = 5 클래스 = 1 저울 = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0] W1124 18:22:29.962576
10144 deprecation.py:323] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:87:
to_float(tensorflow.python.ops.math_ops에서)는 더 이상 사용되지 않으며 앞으로도
향후 버전에서 제거됩니다. 업데이트 지침: tf.cast 사용
대신에. 빌딩 cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg loss W1124 18:22:30.010835 10144
deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:107:
tf.summary.scalar라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 사용하십시오
대신 tf.compat.v1.summary.scalar. cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg 구축
기차 op W1124 18:22:30.102793 10144 deprecation.py:323] From
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_grad.py:1205:
add_dispatch_support..wrapper(tensorflow.python.ops.array_ops에서)는
더 이상 사용되지 않으며 향후 버전에서 제거됩니다. 지침
업데이트: 브로드캐스트 규칙이 동일한 2.0에서 tf.where를 사용합니다.
np.where W1124 18:22:32.038406 10144 deprecation.py:506] From
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\rmsprop.py:119:
원을 호출합니다. dtype이 있는 init (tensorflow.python.ops.init_ops에서)는 다음과 같습니다.
더 이상 사용되지 않으며 향후 버전에서 제거됩니다. 지침
업데이트: 대신 dtype 인수를 사용하여 초기화 인스턴스를 호출합니다.
생성자에 전달 W1124 18:22:32.795700 10144
deprecation_wrapper.py:119] 발신자
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:145:
tf.Session이라는 이름은 더 이상 사용되지 않습니다. 대신 tf.compat.v1.Session을 사용하십시오.
2019-11-24 18:22:32.800843: 나
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] CPU 지원
이 TensorFlow 바이너리가 사용하도록 컴파일되지 않은 명령: AVX2
11.774582862854004s에서 완료 교육 시작 ... cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg
구문 분석 annotations_clean ['vodafone']에 대한 구문 분석
[=====================>]100% Image9.xml 통계: 데이터 세트 크기: 53 데이터 세트
53개 인스턴스 중 Image20.jpg 역추적(가장 최근 호출 마지막): 파일
"flow", 6행, cliHandler(sys.argv) 파일
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\cli.py", 33행,
in cliHandler print('훈련 입력 ...'); tfnet.train() 파일
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\flow.py",
39행, in train for i, (x_batch, datum) in enumerate(batch): 파일
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolodata.py",
114행, 셔플 inp에서 new_feed = self._batch(train_instance) 파일
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2data.py",
28행, _batch img = self.preprocess(경로, allobj) 파일
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolo\predict.py",
62행, 전처리 결과 = imcv2_affine_trans(im) 파일
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflowutils\im_transform.py",
20행, imcv2_affine_trans h, w, c = im.shape AttributeError:
'NoneType' 객체에는 'shape' 속성이 없습니다.
당신은 댓글을 달았습니다. 이 이메일에 직접 답장하고 GitHub <#265에서 확인하세요.
https://github.com/thtrieu/darkflow/issues/265 ?email_source=notifications&email_token=AGG23MNSSXWIHQFI75KYEWDQVJ3ORA5CNFSM4DNJVSV2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVBW63
또는 구독 취소
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AGG23MMETFBN5NG76IHGWZ3QVJ3ORANCNFSM4DNJVSVQ
.

아니요, Image1, Image2, Image3... 등 형식의 모든 이미지를 다시 사용했습니다.
모든 이미지에는 .jpg 형식이 있습니다.

—
당신이 댓글을 달았기 때문에 이것을 받는 것입니다.
이 이메일에 직접 답장하고 GitHub에서 확인하세요.
https://github.com/thtrieu/darkflow/issues/265?email_source=notifications&email_token=AGG23MJ2SKBIF2FQTPTLBRLQVJ4SVA5CNFSM4DNJVSV2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVEXG43VMVBW63
또는 구독 취소
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AGG23ML6HYW6S7JZEN2ZAF3QVJ4SVANCNFSM4DNJVSVQ
.

이번에는 labelImg를 사용하여 이미지에 다시 주석을 달았지만 문제는 여전히 지속됩니다.

Enter training ...

cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg parsing annotations_clean
Parsing for ['vodafone']
[====================>]100%  Image8.xml
Statistics:
vodafone: 59
Dataset size: 51
Dataset of 51 instance(s)
**Image7.jpg**
Traceback (most recent call last):
  File "flow", line 6, in <module>
    cliHandler(sys.argv)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\cli.py", line 33, in cliHandler
    print('Enter training ...'); tfnet.train()
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\flow.py", line 39, in train
    for i, (x_batch, datum) in enumerate(batches):
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolo\data.py", line 114, in shuffle
    inp, new_feed = self._batch(train_instance)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolov2\data.py", line 28, in _batch
    img = self.preprocess(path, allobj)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\net\yolo\predict.py", line 62, in preprocess
    result = imcv2_affine_trans(im)
  File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\darkflow-master\darkflow\utils\im_transform.py", line 20, in imcv2_affine_trans
    h, w, c = im.shape
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'

여기에 다시 오류가 있고 Image7.jpg에 대한 해당 .xml 파일이 있습니다.

<annotation>
    <folder>train_clean</folder>
    <filename>Image7.jpg</filename>
    <path>C:\Users\karanbari\Desktop\YOLO\images\train_clean\Image7.jpg</path>
    <source>
        <database>Unknown</database>
    </source>
    <size>
        <width>1300</width>
        <height>1390</height>
        <depth>3</depth>
    </size>
    <segmented>0</segmented>
    <object>
        <name>vodafone</name>
        <pose>Unspecified</pose>
        <truncated>0</truncated>
        <difficult>0</difficult>
        <bndbox>
            <xmin>370</xmin>
            <ymin>258</ymin>
            <xmax>916</xmax>
            <ymax>792</ymax>
        </bndbox>
    </object>
</annotation>

넣어주는게 낫다
print(im, type(im))
L58의 darkflow/net/yolo/predict.py에서 직접 경로를 확인하십시오.

같은 오류가 발생했습니다

나는 같은 문제에 직면했고 내 수정 사항은 다음과 같습니다.
predict.py 라인# 60에서 im = cv2.imread(im) 을 im = cv2.imread(im+'.jpg') 로 변경했습니다.

나는 같은 문제가 있었고 jpg 이미지를 삭제했지만 주석을 삭제하는 것을 잊었기 때문입니다. 따라서 이미지와 주석이 일관성이 있는지 확인하십시오.