Darkflow: 자체 데이터셋의 구조를 설정하는 방법

안녕하세요 @ManojPabani

1. 예를 들어 다음을 사용해 보십시오: https://github.com/tzutalin/labelImg
2. 튜토리얼을 따라했다면 모든 이미지와 주석이 하나의 폴더에 저장되어 있음을 알 수 있습니다.
   가중치를 사용하려면 yolo 웹사이트에서 다운로드해야 합니다. 그렇지 않으면 다른 명령을 사용하여 처음부터 훈련을 시작할 수 있습니다.
   # 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

안녕하세요 @merryHunter
명령에 여전히 레이블 매개변수(--label)를 넣어야 합니까?
그리고
한 학급을 대표하기에 충분한 그림의 수에 대한 고려가 있습니까?

안녕하세요 @normansiboro
--label param은 당신의 삶을 더 쉽게 만듭니다. 혼동하지 않도록 항상 레이블 경로 파일을 명시적으로 지정하는 것이 좋습니다. 특히 자신의 데이터 세트에 대해 기본 labels.txt 또는 경로를 지정하는 클래스를 변경해야 합니다.
사진의 경우 네트워크 및 입력 크기, 이미지 품질에 따라 많이 달라집니다. 일반적으로 Pascal VOC가 클래스당 얼마나 많은 샘플을 포함하는지 확인할 수 있습니다. 무언가를 배우려면 레이블이 지정된 최소 500개의 샘플이 필요합니다.

안녕하세요 @merryHunter
이미지 크기는 어떻습니까?
이미지 크기 제한이 있나요?

실제로 색상이 약간 다른 것을 감지하기 위해 감지 기능을 사용하고 싶습니다(크기가 꽤 크고 색상이 매우 유사함).
여전히 YOLO를 사용할 수 있습니까? 아니면 색상이 다르기 때문에 많은 이미지가 필요하다는 의미입니까?
조언이 필요하다