Question

我正在尝试在自定义数据集上训练Yolo，一切似乎都在正常运行，没有错误，但这只是没有训练。

我按照https://github.com/AlexeyAB/darknet上的教程进行了两次，但得到的结果相同

./darknet detector train data/obj.data cfg/yolo-obj.cfg yolov4.conv.137

[yolo] params: iou loss: ciou (4), iou_norm: 0.07, cls_norm: 1.00, scale_x_y: 1.05
nms_kind: greedynms (1), beta = 0.600000 
Total BFLOPS 59.563 
avg_outputs = 489778 
Loading weights from yolov4.conv.137...
 seen 64, trained: 0 K-images (0 Kilo-batches_64) 
Done! Loaded 137 layers from weights-file 
Learning Rate: 0.001, Momentum: 0.949, Decay: 0.0005
Resizing, random_coef = 1.40 

 608 x 608 
 Create 64 permanent cpu-threads 

 mosaic=1 - compile Darknet with OpenCV for using mosaic=1

我也尝试了没有预先训练的重量，但这也没有开始训练过程

./darknet detector train data/obj.data cfg/yolo-obj.cfg
[yolo] params: iou loss: ciou (4), iou_norm: 0.07, cls_norm: 1.00, scale_x_y: 1.05
nms_kind: greedynms (1), beta = 0.600000 
Total BFLOPS 59.563 
avg_outputs = 489778 
Learning Rate: 0.001, Momentum: 0.949, Decay: 0.0005
Resizing, random_coef = 1.40 

 608 x 608 
 Create 64 permanent cpu-threads 

 mosaic=1 - compile Darknet with OpenCV for using mosaic=1

我想念什么？

Answer 1

如果要使用OpenCV，则需要重新编译Darknet，但首先将make文件更改为以下内容：

 OPENCV=1

如果您不需要OpenCV，请按照@TaQuangTu的建议进行操作。修复此行后，只需再次运行build.sh脚本，它就可以正常工作。

如果您打算使用GPU进行训练，我还建议更改以下几行

GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=1

Answer 2

我的朋友，我刚刚解决了这个问题。我想我在这里找到了原因。如果您的 train/test.txt 为空，这就是原因。你打开“creating-train-and-test-txt-files.py”并编辑它。找到关键字是jpeg的地方。我们在这里只能找到 2 个 jpeg 单词，然后您将它们编辑为“jpg”并在您的 Google Drive 中替换它。最后，重启协同工作。你的训练不会因为“608 x 608 创建 64 个永久 cpu 线程“.

来自中国的祝福。

Answer 3

上述错误主要是由于train.txt和test.txt文件为空造成的。请检查这两个文件

Answer 4

您是如何安装 OpenCV 的？

要进行简单的修复，您可以试试这个 sudo apt install libopencv-dev python3-opencv

还要确保你有 cmake，

sudo apt install cmake

这应该在您的系统中安装 opencv 3.2 和 cmake 3.10。然后尝试运行暗网。

最后，更改 Makefile，

OPENCV=1

Yolo没有开始训练

4 个答案: