Darkflow: Новая ошибка обучения набора данных - «AttributeError: объект« NoneType »не имеет атрибута« форма »»

Проверьте свои файлы xml, включает ли имя файла расширение ваших изображений?

Да, имя файла включает расширение моих изображений: .jpg.

Ниже приведен один из XML-файлов:

<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 Ввиду того, что это не работает, можете ли вы попробовать просто указать имена файлов без пути, то есть <filename>000004.jpg</filename> , и посмотреть, изменит ли это что-нибудь при попытке обучения?

@abagshaw Спасибо за предложение. Я попытался указать имена файлов без пути и все равно сталкиваюсь с той же ошибкой.

Любые другие идеи?

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 wendq86 Странно то, что на первом шаге не возникает ошибка ... что может указывать на то, что некоторые файлы .xml настроены правильно, а другие нет? Вы на 100% уверены, что _все_ файлы имеют формат <filename>000004.jpg</filename> . Есть ли вероятность того, что один (или несколько из них) неправильно настроен? Я не уверен, как вы изменяете формат для всех этих файлов ... но, может быть, если вы используете инструмент для пакетного изменения тонны файлов, некоторые из них могут отсутствовать?

Единственная другая вещь, о которой я могу думать, это то, что, возможно, некоторые изображения были удалены из /ml/data/new/JPEGImages , но соответствующие им файлы .xml не были удалены из /ml/data/new/Annotations ? Столько же файлов .xml в /ml/data/new/Annotations , сколько изображений в /ml/data/new/JPEGImages ?

Я сталкивался с этим в прошлом. Существует высокая вероятность того, что некоторые файлы .xml или .jpg не названы/не настроены должным образом. Один из способов отладить то, что пошло не так, — добавить

print(jpg)

После этой строки: https://github.com/thtrieu/darkflow/blob/master/darkflow/net/yolov2/data.py#L26

Таким образом, вы сможете увидеть имя поврежденного файла и изучить его .xml или .jpg .

Спасибо @abagshaw и @thtrieu! Я нашел причину проблемы, написав скрипт Python для анализа файлов xml, чтобы проверить значения ширины, высоты, ymin, ymax, xmin и xmax. Проблема связана с двумя файлами jpg, которые не могут быть правильно загружены opencv, в результате чего ширина и высота указываются равными 0 в файлах xml, написанных labelImg.

Предложение @thtrieu очень полезно. Я не использовал печать, чтобы выяснить проблему .jpg или .xml.
Для тех, кто начинает работать с darkflow, просто хочу убедиться, работает ли он в вашей среде или нет. Я сделал небольшой вывод здесь, в связи с проблемами, которые я придумал:

1. используйте данные из darkflow-master/test/training/annotations и .../images, поэтому вам не нужно рассматривать инструмент VOCformat. у вас есть два файла .xml здесь. (1.xml, 2.xml)
2. сделайте свой собственный _test_labels.txt_, поместите три имени класса из-за данных (только две картинки верхом на лошади и на велосипеде, вы можете получить имя класса из .xml, просто откройте их и проверьте).
   человек
   велосипед
   лошадь
3. измените _classes_ _ _filters_ в файле .cfg, и вы должны изменить имя *.cfg, в противном случае возникнет какая-то другая проблема, и НЕ изменяйте .weights, которые вы хотите использовать, иначе возникнет другая проблема.
4. запустите следующий код, чтобы проверить, работает ли он в вашей среде или нет.
   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 не могли бы вы поделиться с нами своим скриптом, пожалуйста!

Я сталкивался с этим в прошлом. Существует высокая вероятность того, что некоторые файлы .xml или .jpg не названы/не настроены должным образом. Один из способов отладить то, что пошло не так, — добавить

print(jpg)

После этой строки: https://github.com/thtrieu/darkflow/blob/master/darkflow/net/yolov2/data.py#L26

Таким образом, вы сможете увидеть имя поврежденного файла и изучить его .xml или .jpg .

Как мне решить проблему, если это JPEG? У меня была такая же проблема, и я запустил оператор печати.

Я получил этот вывод:

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**

Я точно не знаю, что это значит, кроме того, что во втором файле изображения нет .jpg после него.

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'

выдает эту ошибку как исправить помогите плиз

@wendq86 Ввиду того, что это не работает, можете ли вы попробовать просто указать имена файлов без пути, то есть <filename>000004.jpg</filename> , и посмотреть, изменит ли это что-нибудь при попытке обучения?

это сработало для меня

Привет, я столкнулся с той же проблемой, когда хочу обучить набор данных COCO. Вот как я решаю эту проблему:

1. Я использую https://github.com/tylin/coco-dpm/blob/master/coco/convert_to_pascalformat.py для преобразования формата COCO json в формат XML.

2. Но нам нужно изменить часть скрипта, чтобы убедиться, что формат этого нового XML-файла совпадает с форматом VOC XML в примере darkflow (darkflow/test/training/annotations). Например:
   COCO XML из сценария шага 1:
   <tag1>
xxxxx
</tag1>
<tag2>
xxxxx
</tag2>
   Но нам нужен такой формат, как:
   <tag1>xxxxx</tag>
<tag2>xxxxx</tag2>

3 измените «tvmonitor» на «tv» в файле «label.txt»

Я удалил все изображения в формате JPEG, и это сработало.

Привет,

Я тренирую новый набор данных. Однако обучение всегда выполняется в течение нескольких шагов и внезапно обнаруживает следующую ошибку: «AttributeError: объект «NoneType» не имеет атрибута «форма»». Я думаю, что формат аннотации и имя файла в файле аннотации являются правильными, поскольку обучение может выполняться в течение нескольких шагов, и у меня есть идеи о том, как устранить неполадки в дальнейшем.

Оцените любые идеи или помощь в этом.

Спасибо.

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'

удалить все изображения jpeg

Привет, я пытаюсь обучить обнаружение пользовательских объектов для обнаружения логотипа моей компании, все шло хорошо до этой ошибки, я также удалил и снова аннотировал изображения, но результат не изменился. Может кто-нибудь, пожалуйста, помогите мне с этим
Спасибо

(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'

В названии вашего изображения есть специальные символы? Если да, то меняй их.

В воскресенье, 24 ноября 2019 г., в 18:32, karan [email protected] написал:

Привет, я пытаюсь обучить обнаружение пользовательских объектов, чтобы обнаруживать мои
компания-лого все шло хорошо до этой ошибки я тоже удалил и
аннотированные изображения снова, но это не меняет результат. Может кто-нибудь, пожалуйста
помогите мне с этим
Спасибо

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

(база) C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-master>поток python --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: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:517: FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:518: FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:519: FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:520: FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:525: FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
np_resource = np.dtype([("ресурс", np.ubyte, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:541: FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:542: FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:543: FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:544: FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:545: FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
_np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:550: FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'.
np_resource = np.dtype([("ресурс", np.ubyte, 1)])
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: ведение журнала перед разбором флага отправляется в stderr.
W1124 18:22:27.201594 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:15: имя tf.train.RMSPropOptimizer устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer.

W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:16: имя tf.train.AdadeltaOptimizer устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.AdadeltaOptimizer.

W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] Из C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:17: имя tf.train.AdagradOptimizer устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer.

W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:18: имя tf.train.AdagradDAOptimizer устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer.

W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] Из C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:19: имя tf.train.MomentumOptimizer устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.MomentumOptimizer.

Разбор ./cfg/tiny-yolo-voc.cfg
Разбор cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg
Загрузка корзины/tiny-yolo-voc.weights ...
Успешно идентифицировано 63471556 байт
Завершено за 0,019990205764770508 с.

Строительная сетка...
W1124 18:22:27.253580 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:105: имя tf.placeholder устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.placeholder.

Источник | Тренироваться? | Описание слоя | Выходной размер
-------+------------------------------------------ -+---------------
W1124 18:22:27.257580 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:70: имя tf.variable_scope устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.variable_scope.

W1124 18:22:27.261598 10144 deprecation_wrapper.py:119] Из C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:71: имя tf.get_variable устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.get_variable.

W1124 18:22:27.277594 10144 deprecation_wrapper.py:119] Из C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:84: имя tf.placeholder_with_default устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.placeholder_with_default.

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

Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 416, 416, 16)
W1124 18:22:27.389549 10144 deprecation_wrapper.py:119] Из C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\simple.py:106: имя tf.nn.max_pool устарело. Вместо этого используйте tf.nn.max_pool2d.

Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 208, 208, 16)
Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 208, 208, 32)
Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 104, 104, 32)
Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 104, 104, 64)
Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 52, 52, 64)
Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 52, 52, 128)
Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 26, 26, 128)
Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 26, 26, 256)
Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 13, 13, 256)
Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 13, 13, 512)
Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_1 | (?, 13, 13, 512)
Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 13, 13, 1024)
Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 13, 13, 1024)
Инициализировать | Ага! | конв 1x1p0_1 линейный | (?, 13, 13, 30)
-------+------------------------------------------ -+---------------
Работает полностью на процессоре
cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg гиперпараметры потерь:
Н = 13
Вт = 13
поле = 5
классы = 1
масштабы = [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 (из tensorflow.python.ops.math_ops) устарел и будет удален в будущей версии.
Инструкции по обновлению:
Вместо этого используйте tf.cast .
Потеря сборки cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg
W1124 18:22:30.010835 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:107: имя tf.summary.scalar устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.summary.scalar.

Сборка cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg train op
W1124 18:22:30.102793 10144 deprecation.py:323] Из C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_grad.py:1205: add_dispatch_support..wrapper (из tensorflow.python.ops.array_ops) устарел и будет удален в будущей версии.
Инструкции по обновлению:
Используйте tf.where в 2.0, который имеет то же правило широковещания, что и np.where
W1124 18:22:32.038406 10144 deprecation.py:506] Из C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\rmsprop.py:119: вызов Ones.__init__ (из tensorflow.python .ops.init_ops) с dtype устарел и будет удален в будущей версии.
Инструкции по обновлению:
Вызов экземпляра инициализатора с аргументом dtype вместо передачи его в конструктор
W1124 18:22:32.795700 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:145: имя tf.Session устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.Session.

2019-11-24 18:22:32.800843: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Ваш ЦП поддерживает инструкции, для использования которых этот двоичный файл TensorFlow не был скомпилирован: AVX2
Завершено за 11,774582862854004 с.

Приступить к обучению...

cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg разбор annotations_clean
Разбор для ['vodafone']
[====================>]100% Image9.xml
Статистика:
Размер набора данных: 53
Набор данных из 53 экземпляров
Изображение20.jpg
Traceback (последний последний вызов):
Файл "flow", строка 6, в
cliHandler(sys.argv)
Файл "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\cli.py", строка 33, в cliHandler
print('Приступить к обучению...'); tfnet.train()
Файл "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\flow.py", строка 39, в поезде
для i (x_batch, datum) в перечислении (партиях):
Файл "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolodata.py", строка 114, в случайном порядке
ввод, new_feed = self._batch(train_instance)
Файл "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2data.py", строка 28, в _batch
img = self.preprocess (путь, allobj)
Файл "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolo\predict.py", строка 62, в предварительной обработке
результат = imcv2_affine_trans (им)
Файл "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflowutils\im_transform.py", строка 20, в imcv2_affine_trans
h, w, c = im.shape
AttributeError: объект «NoneType» не имеет атрибута «форма»

—
Вы получаете это, потому что вы прокомментировали.
Ответьте на это письмо напрямую, просмотрите его на GitHub
https://github.com/thtrieu/darkflow/issues/265?email_source=notifications&email_token=AGG23MNSSXWIHQFI75KYEWDQVJ3ORA5CNFSM4DNJVSV2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVBW63LNMVXHJKTDN5WW2ZLOORPWSZGOEFAKXNA#issuecomment-5555
или отписаться
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AGG23MMETFBN5NG76IHGWZ3QVJ3ORANCNFSM4DNJVSVQ
.

В названии вашего изображения есть специальные символы? Если да, то меняй их.
…
В воскресенье, 24 ноября 2019 г., в 18:32, karan bari @ . * > написал: Привет, я пытаюсь обучить обнаружение пользовательского объекта для обнаружения логотипа моей компании, все шло хорошо до этой ошибки, я также удалил и снова аннотировал изображения, но результат не изменился. Может кто-нибудь помочь мне с этим Спасибо (база) C:\Users\karanbari>cd Desktop/YOLO/darkflow-master (база) 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: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа устарела; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:517: FutureWarning: Прохождение (тип , 1) или '1type' как синоним типа устарели; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:518: FutureWarning: Проходит (тип , 1) или '1type' как синоним типа устарели; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:519: FutureWarning: Проходит (тип , 1) или '1type' как синоним типа устарели; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:520: FutureWarning: Проходит (тип , 1) или '1type' как синоним типа устарели; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:525: FutureWarning: Проходит (тип , 1) или '1type' как синоним типа устарели; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:541: FutureWarning: Проходит (тип , 1) или '1type' как синоним типа устарели; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:542: FutureWarning: Проходит (тип , 1) или '1type' как синоним типа устарели; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:543: FutureWarning: Проходит (тип , 1) или '1type' как синоним типа устарели; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:544: FutureWarning: Проходит (тип , 1) или '1type' как синоним типа устарели; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:545: FutureWarning: Проходит (тип , 1) или '1type' как синоним типа устарели; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)]) C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:550: FutureWarning: Проходит (тип , 1) или '1type' как синоним типа устарели; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type, (1,)) / '(1,) type'. np_resource = np.dtype([("resource", np.ubyte, 1)]) ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ. Ведение журнала перед синтаксическим анализом флага переходит в stderr. W1124 18:22:27.201594 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:15: имя tf.train.RMSPropOptimizer устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer. W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:16: имя tf.train.AdadeltaOptimizer устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.AdadeltaOptimizer. W1124 18:22:27.209591 10144 deprecation_wrapper.py:119] Из C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:17: имя tf.train.AdagradOptimizer устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer. W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:18: имя tf.train.AdagradDAOptimizer устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer. W1124 18:22:27.213590 10144 deprecation_wrapper.py:119] Из C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:19: имя tf.train.MomentumOptimizer устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.MomentumOptimizer. Разбор ./cfg/tiny-yolo-voc.cfg Разбор cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg Загрузка bin/tiny-yolo-voc.weights ... Успешно идентифицировано 63471556 байт Завершено через 0.019990205764770508s Построение сети ... W1124 18:22:27.253580 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:105: имя tf.placeholder устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.placeholder. Источник | Тренироваться? | Описание слоя | Выходной размер -------+---------+----------------- ---+--------------- W1124 18:22:27.257580 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\ baseop.py:70: имя tf.variable_scope устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.variable_scope. W1124 18:22:27.261598 10144 deprecation_wrapper.py:119] Из C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:71: имя tf.get_variable устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.get_variable. W1124 18:22:27.277594 10144 deprecation_wrapper.py:119] Из C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:84: имя tf.placeholder_with_default устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.placeholder_with_default. | | ввод | (?, 416, 416, 3) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 416, 416, 16) W1124 18:22:27.389549 10144 deprecation_wrapper.py:119] From C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\simple.py:106: имя tf. nn.max_pool устарел. Вместо этого используйте tf.nn.max_pool2d. Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 208, 208, 16) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 208, 208, 32) Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 104, 104, 32) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 104, 104, 64) Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 52, 52, 64) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 52, 52, 128) Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 26, 26, 128) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 26, 26, 256) Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 13, 13, 256) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 13, 13, 512) Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_1 | (?, 13, 13, 512) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 13, 13, 1024) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 13, 13, 1024) Инициализация | Ага! | конв 1x1p0_1 линейный | (?, 13, 13, 30) -------+---------+---------- ----------+--------------- Работа полностью на CPU cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg Гиперпараметры потерь: H = 13 Вт = 13 ящиков = 5 классов = 1 шкала = [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 (из tensorflow.python.ops.math_ops) устарел и будет удален в будущей версии. Инструкции по обновлению: вместо этого используйте tf.cast . 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\yolov2\train.py:107: Имя tf.summary.scalar устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.summary.scalar. Сборка 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 (из tensorflow.python.ops.array_ops) устарел и будет удален в будущей версии. Инструкции по обновлению: Используйте tf.where в 2.0, который имеет то же правило широковещания, что и 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: вызов Ones.__init__ (из tensorflow.python.ops.init_ops) с dtype устарел и будет удален в будущей версии. Инструкции по обновлению: вызовите экземпляр инициализатора с аргументом dtype вместо передачи его конструктору :145: Имя tf.Session устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.Session. 2019-11-24 18:22:32.800843: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Ваш ЦП поддерживает инструкции, для использования которых этот двоичный файл TensorFlow не был скомпилирован: AVX2 Завершено в 11.774582862854004s Введите обучение ... cfg/ tiny-yolo-voc-1c.cfg parsing annotations_clean Парсинг для ['vodafone'] [====================>]100% Image9.xml Статистика: размер набора данных : 53 Набор данных из 53 экземпляров Image20.jpg Трассировка (последний последний вызов): Файл "flow", строка 6, вcliHandler(sys.argv) Файл "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\cli.py", строка 33, в cliHandler print('Enter training...'); tfnet.train() Файл "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\flow.py", строка 39, в поезде для i, (x_batch, datum) в перечислении (пакетах): Файл "C: \Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolodata.py", строка 114, ввод в случайном порядке, new_feed = self._batch(train_instance) File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ yolov2data.py", строка 28, в _batch img = self.preprocess(path, allobj) File "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolo\predict.py", строка 62, в результате предварительной обработки = imcv2_affine_trans(im) Файл "C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflowutils\im_transform.py", строка 20, в imcv2_affine_trans h, w, c = im.shape AttributeError: объект "NoneType" не имеет атрибута "shape" ' — Вы получаете это, потому что оставили комментарий. Ответить на это сообщение непосредственно, просматривать его на GitHub <# 265? Email_source = уведомления и email_token = AGG23MNSSXWIHQFI75KYEWDQVJ3ORA5CNFSM4DNJVSV2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVBW63LNMVXHJKTDN5WW2ZLOORPWSZGOEFAKXNA # issuecomment-557886388> или отписки https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AGG23MMETFBN5NG76IHGWZ3QVJ3ORANCNFSM4DNJVSVQ .

Нет, я восстановил все изображения в формате Image1, Image2, Image3... и т. д., и все изображения имеют формат .jpg.

Очень возможно, что один из ваших размеров аннотации меньше, чем
0 или вне изображения.

Также проверьте, можете ли вы вручную открыть все изображения.

В воскресенье, 24 ноября 2019 г., в 18:42, karan [email protected] написал:

В названии вашего изображения есть специальные символы? Если да, то меняй их.
… <#m_-6851739743886041955_>
В воскресенье, 24 ноября 2019 г., в 18:32, karan bari @ . * > писал(а): Привет, я
пытаюсь обучить обнаружение пользовательских объектов для обнаружения логотипа моей компании,
все шло хорошо до этой ошибки я тоже удалял и аннотировал изображения
снова, но это не меняет результат. Может кто-нибудь, пожалуйста, помогите мне с этим
Спасибо (базовый) C:\Users\karanbari>cd Desktop/YOLO/darkflow-master (базовый)
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-master>поток python --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: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:517:
FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:518:
FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:519:
FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:520:
FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\frameworkdtypes.py:525:
FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. np_resource = np.dtype([("ресурс", np.ubyte, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:541:
FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. _np_qint8 = np.dtype([("qint8", np.int8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:542:
FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. _np_quint8 = np.dtype([("quint8", np.uint8, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:543:
FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. _np_qint16 = np.dtype([("qint16", np.int16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:544:
FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. _np_quint16 = np.dtype([("quint16", np.uint16, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:545:
FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. _np_qint32 = np.dtype([("qint32", np.int32, 1)])
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorboard\compat\tensorflow_stubdtypes.py:550:
FutureWarning: передача (type, 1) или '1type' в качестве синонима типа
устарело; в будущей версии numpy это будет пониматься как (type,
(1,)) / '(1,)тип'. np_resource = np.dtype([("ресурс", np.ubyte, 1)])
ПРЕДУПРЕЖДЕНИЕ: ведение журнала перед разбором флага отправляется в stderr. W1124 18:22:27.201594
10144 deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:15:
Имя tf.train.RMSPropOptimizer устарело. Пожалуйста, используйте
Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.RMSPropOptimizer. W1124 18:22:27.209591 10144
deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:16:
Имя tf.train.AdadeltaOptimizer устарело. Пожалуйста, используйте
Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.AdadeltaOptimizer. W1124 18:22:27.209591 10144
deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:17:
Имя tf.train.AdagradOptimizer устарело. Пожалуйста, используйте
Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.AdagradOptimizer. W1124 18:22:27.213590 10144
deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:18:
Имя tf.train.AdagradDAOptimizer устарело. Пожалуйста, используйте
Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.AdagradDAOptimizer. W1124 18:22:27.213590 10144
deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:19:
Имя tf.train.MomentumOptimizer устарело. Пожалуйста, используйте
Вместо этого используйте tf.compat.v1.train.MomentumOptimizer. Разбор
./cfg/tiny-yolo-voc.cfg Разбор cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg Загрузка
bin/tiny-yolo-voc.weights ... Успешно идентифицировано 63471556 байт
Завершено в 0.019990205764770508s Building net ... W1124 18:22:27.253580
10144 deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:105:
Имя tf.placeholder устарело. Пожалуйста, используйте tf.compat.v1.placeholder
вместо. Источник | Тренироваться? | Описание слоя | Выходной размер
-------+------------------------------------------ -+--------------- W1124
18:22:27.257580 10144 deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:70:
Имя tf.variable_scope устарело. Пожалуйста, используйте
вместо этого tf.compat.v1.variable_scope. W1124 18:22:27.261598 10144
deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:71:
Имя tf.get_variable устарело. Пожалуйста, используйте
Вместо этого используйте tf.compat.v1.get_variable. W1124 18:22:27.277594 10144
deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\baseop.py:84:
Имя tf.placeholder_with_default устарело. Пожалуйста, используйте
вместо этого tf.compat.v1.placeholder_with_default. | | ввод | (?, 416, 416, 3)
Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 416, 416, 16) W1124
18:22:27.389549 10144 deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\ops\simple.py:106:
Имя tf.nn.max_pool устарело. Вместо этого используйте tf.nn.max_pool2d.
Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 208, 208, 16) Загрузить | Ага! | усл 3x3p1_1
+бнорм дырявый | (?, 208, 208, 32) Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 104, 104,
32) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 104, 104, 64) Загрузить | Ага!
| макс. 2x2p0_2 | (?, 52, 52, 64) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый |
(?, 52, 52, 128) Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 | (?, 26, 26, 128) Загрузить | Ага!
| conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 26, 26, 256) Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_2 |
(?, 13, 13, 256) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый | (?, 13, 13, 512)
Загрузить | Ага! | макс. 2x2p0_1 | (?, 13, 13, 512) Загрузить | Ага! | усл 3x3p1_1
+бнорм дырявый | (?, 13, 13, 1024) Загрузить | Ага! | conv 3x3p1_1 +bnorm дырявый |
(?, 13, 13, 1024) Инициализация | Ага! | конв 1x1p0_1 линейный | (?, 13, 13, 30)
-------+------------------------------------------ -+--------------- Работает
полностью на CPU cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg гиперпараметры потерь: H = 13 W =
13 ящиков = 5 классов = 1 весы = [1.0, 5.0, 1.0, 1.0] W1124 18:22:29.962576
10144 deprecation.py:323] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:87:
to_float (из tensorflow.python.ops.math_ops) устарел и будет
удалено в будущей версии. Инструкция по обновлению: Используйте tf.cast
вместо. Building cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg loss W1124 18:22:30.010835 10144
deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2\train.py:107:
Имя tf.summary.scalar устарело. Пожалуйста, используйте
tf.compat.v1.summary.scalar вместо этого. Сборка cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg
поезд op W1124 18:22:30.102793 10144 deprecation.py:323] От
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\ops\math_grad.py:1205:
add_dispatch_support..wrapper (из tensorflow.python.ops.array_ops)
устарела и будет удалена в следующей версии. Инструкции для
обновление: используйте tf.where в 2.0, который имеет то же правило широковещания, что и
np.where W1124 18:22:32.038406 10144 deprecation.py:506] От
C:\Users\karanbari\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\training\rmsprop.py:119:
призывая Единых. init (из tensorflow.python.ops.init_ops) с dtype
устарела и будет удалена в следующей версии. Инструкции для
обновление: вызвать экземпляр инициализатора с аргументом dtype вместо
передача конструктору W1124 18:22:32.795700 10144
deprecation_wrapper.py:119] От
C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\build.py:145:
Имя tf.Session устарело. Вместо этого используйте tf.compat.v1.Session.
2019-11-24 18:22:32.800843: Я
tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Ваш процессор поддерживает
инструкции, для использования которых этот двоичный файл TensorFlow не был скомпилирован: AVX2
Завершено в 11.774582862854004s Войти в тренировку ... cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg
parsing annotations_clean Парсинг для ['vodafone']
[=====================>]100% Image9.xml Статистика: Размер набора данных: 53 Набор данных
из 53 экземпляров Image20.jpg Трассировка (последний последний вызов): Файл
"поток", строка 6, в файле cliHandler(sys.argv)
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\cli.py", строка 33,
в cliHandler print('Войти в тренировку...'); Файл tfnet.train()
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\flow.py",
строка 39, в поезде для i, (x_batch, datum) в enumerate(batches): File
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolodata.py",
строка 114, ввод в случайном порядке, new_feed = self._batch(train_instance) File
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolov2data.py",
строка 28, в файле _batch img = self.preprocess(path, allobj)
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflow\net\yolo\predict.py",
строка 62, результат предварительной обработки = файл imcv2_affine_trans(im)
"C:\Users\karanbari\Desktop\YOLOdarkflow-masterdarkflowutils\im_transform.py",
строка 20, в imcv2_affine_trans h, w, c = im.shape AttributeError:
Объект «NoneType» не имеет атрибута «форма» — вы получаете это, потому что
вы прокомментировали. Ответьте на это письмо напрямую, просмотрите его на GitHub <#265
https://github.com/thtrieu/darkflow/issues/265 ?email_source=notifications&email_token=AGG23MNSSXWIHQFI75KYEWDQVJ3ORA5CNFSM4DNJVSV2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVBW63LNMVXHJKTDN5WW2ZLOORPWSZGOEFAKXNA#issuecomment-58886,
или отписаться
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AGG23MMETFBN5NG76IHGWZ3QVJ3ORANCNFSM4DNJVSVQ
.

Нет, я восстановил все изображения в формате Image1, Image2, Image3... и т. д.
и все изображения имеют формат .jpg

—
Вы получаете это, потому что вы прокомментировали.
Ответьте на это письмо напрямую, просмотрите его на GitHub
https://github.com/thtrieu/darkflow/issues/265?email_source=notifications&email_token=AGG23MJ2SKBIF2FQTPTLBRLQVJ4SVA5CNFSM4DNJVSV2YY3PNVWWK3TUL52HS4DFVREXG43VMVBW63LNMVXHJKTDN5WW2ZLOORPWSZGOEFAK5PQ5#issuecomment-
или отписаться
https://github.com/notifications/unsubscribe-auth/AGG23ML6HYW6S7JZEN2ZAF3QVJ4SVANCNFSM4DNJVSVQ
.

Я снова аннотировал изображения, на этот раз с помощью labelImg, проблема все еще сохраняется.

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'

Вот снова ошибка и соответствующий файл .xml для Image7.jpg

<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>

Лучше поставить
print(im, type(im))
в darkflow/net/yolo/predict.py на L58 и проверьте путь самостоятельно

Была такая же ошибка

Я столкнулся с той же проблемой, и мое исправление было:
изменено im = cv2.imread(im) на im = cv2.imread(im+'.jpg') в строке predict.py # 60

У меня была такая же проблема, потому что я удалил изображение jpg, но забыл удалить его аннотацию. поэтому убедитесь, что изображения и их аннотации согласованы.