artificial-intelligence - 如何从 COCO 数据集中过滤类？

我想用 COCO 数据集训练一个 yolo 模型。由于有 80 多个类，我该如何过滤它？我只需要类(class)的人和车。

最佳答案

为方便和简单的方法，请按照下列步骤操作:

修改(或复制备份)coco.names文件在 darknet\data\coco.names

删除除person和car之外的所有其他类

修改您的 cfg 文件(例如 yolov3.cfg)，将第 610、696、783 行上的 3 个类从 80 更改为 2

将 cfg 文件中第 603、689、776 行的 3 个过滤器从 255 更改为 (classes+5)x3 = 21

运行检测器 ./darknet detector test cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/person.jpg

对于更高级的方法，您可以使用此存储库创建基于 voc、coco 或开放图像的 yolo 数据集。 https://github.com/holger-prause/yolo_utils

另请引用:How can I download a specific part of Coco Dataset?

关于artificial-intelligence - 如何从 COCO 数据集中过滤类？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55336355/