Question

我正在使用YOLO V3，我的数据集是RGB图像，但是我想在同一数据集的灰度版本上训练网络。所以我的问题是，YOLO v3中是否有任何方法可以将RGB数据集自动转换为灰度以进行训练，还是必须先将RGB数据集转换为灰度然后再馈入网络？还是可以使用OpenCV或任何其他库进行任何预处理或转换？

Answer 1

如果您已经有了灰度数据集，我认为在cfg文件中设置channels=1是可以的。

根据此问题：https://github.com/AlexeyAB/darknet/issues/3201，如果要对灰度图像进行推断（检测），则必须使用灰度数据集训练模型。因此，使用opencv进行预处理可能是最简单的：cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

Answer 2

您必须首先编写一个具有以下内容的程序：( 它可以帮助您完成从RBG和BGR颜色空间到灰度空间的转换）

import cv2
import os
path1 = 'Path to your training data'
path2 = 'Path to output grayscale map'
file_list = os.listdir(path1)#Traverse all the files in the folder into a list
for file in file_list:
    if file.endswith('.jpg'):#Iterate through all files with the name'file_list' with the extension name'jpg'
        img = cv2.imread(path1+file)#Read the image just traversed and save it as a variable named'img'
        gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#Use the cvtColor('original image', convert from RBG and BGR color space to gray space)method of the cv2 library  to convert the original image named'img' into a grayscale image and save it as a variable named'gray'
        
        cv2.imwrite(path2+file,gray)#Use the imwrite ('stored target path', variable named'gray') method of the cv2 library to write to the target path
        print(file+'Conversion completed')

这样您就可以得到想要的结果

如何为YOLO v3培训将RGB输入转换为灰度？

2 个答案: