Darkflow: Как настроить структуру собственного набора данных
Прежде всего отличная работа! У меня есть много изображений знаков дорожного движения, которые были классифицированы в папках по имени их типа. Мне нужно знать, как я могу настроить свои изображения для средств обучения:
- Как я могу сделать аннотацию, есть ли для этого какой-либо инструмент? И где я должен разместить изображения и аннотацию.
- Я выполнил шаги, описанные в разделе « Обучение вашему собственному набору данных », у меня есть около 105 папок с разными знаками, что означает, что моих классов будет 105, и я обновил label.txt со 105 именами. Когда я создаю новый файл cfg, откуда я получит за это вес?
поток --model cfg/tiny-yolo-voc-3c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train --annotation train/Аннотации --dataset train/Images
Или это будет сделано через tiny-yolo-voc.weights?
ManojPabani
Все 4 Комментарий
Привет @ManojPabani
- Попробуйте использовать, например, этот: https://github.com/tzutalin/labelImg
- Как будто вы следовали руководству, вы могли заметить, что все изображения размещены в одной папке, как и аннотации к ним.
Если вы хотите использовать веса, вам нужно загрузить их с веб-сайта yolo. В противном случае вы можете начать обучение с нуля, используя другую команду:
# 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
merryHunter
12 авг. 2017
Привет @merryHunter
в вашей команде нам все еще нужно указать параметр метки (--label)?
а также
есть ли какие-либо соображения о том, сколько изображений достаточно для представления класса?
normansiboro
22 нояб. 2017
Привет @нормансиборо
Параметр --label делает вашу жизнь проще. Лучше всегда указывать путь к файлу меток явно, чтобы не перепутать их. В частности, для вашего собственного набора данных вы должны изменить классы в labels.txt по умолчанию или в том, где вы указываете путь.
Для картинок - многое зависит еще и от сети и размера входа, качество картинки в том числе. Как правило, вы можете посмотреть, сколько семплов содержится в классе Pascal VOC. Я бы сказал, что вам понадобится по крайней мере 500 помеченных образцов, чтобы что-то узнать.
merryHunter
23 нояб. 2017
Привет @merryHunter
Как насчет размера изображения?
есть ли ограничение на размер изображения?
На самом деле я хочу использовать свое обнаружение для обнаружения вещей, которые немного отличаются по цвету (размер довольно, а цвет очень похож)
Могу ли я использовать YOLO для этого? или это означает, что мне понадобится много изображений, потому что они просто разные по цвету?
Нужен совет
normansiboro
23 нояб. 2017
Смежные вопросы
ShawnDing1994
·
4Комментарии
ma3252788
·
3Комментарии
Kowasaki
·
4Комментарии
anonym24
·
5Комментарии
eugtanchik
·
4Комментарии
Самый полезный комментарий
Привет @merryHunter
Как насчет размера изображения?
есть ли ограничение на размер изображения?
На самом деле я хочу использовать свое обнаружение для обнаружения вещей, которые немного отличаются по цвету (размер довольно, а цвет очень похож)
Могу ли я использовать YOLO для этого? или это означает, что мне понадобится много изображений, потому что они просто разные по цвету?
Нужен совет