Darkflow: Como configurar a estrutura do próprio conjunto de dados

Olá @ManojPabani

1. Tente usar por exemplo este: https://github.com/tzutalin/labelImg
2. Como se você tivesse seguido o tutorial, você deve ter notado que todas as imagens são colocadas em uma pasta, assim como as anotações para elas.
   Se você quiser usar pesos, você precisa baixá-los do site yolo. Caso contrário, você pode começar a treinar do zero usando outro comando:
   # 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

Olá @merryHunter
no seu comando, ainda precisamos colocar o parâmetro label (--label) ?
e
há alguma consideração de quantas imagens são suficientes para representar uma classe?

Olá @normansiboro
--label param apenas torna sua vida mais fácil. É melhor sempre especificar o arquivo de caminho de rótulos explicitamente, para que você não os confunda. Particularmente, para o seu próprio conjunto de dados, você deve alterar as classes no rótulos padrão.txt ou naquele em que você especifica o caminho.
Para fotos - depende muito também da rede e do tamanho da entrada, da qualidade da imagem também. Geralmente, você pode dar uma olhada em quantas amostras por classe o Pascal VOC contém. Eu diria que você precisará de pelo menos 500 amostras rotuladas para aprender alguma coisa.

Olá @merryHunter
Como sobre o tamanho da imagem?
existe alguma limitação de tamanho de imagem?

Na verdade, quero usar minha detecção para detectar coisas com cores ligeiramente diferentes (o tamanho é bastante e a cor é bastante semelhante)
Ainda posso usar o YOLO para isso? ou isso significa que precisarei de muitas imagens porque elas são apenas diferentes em cores?
Preciso de conselho