python-3.x - 如何训练 YOLO-Tensor flow 自己的数据集

Question

我正在尝试制作一个应用程序来检测视频帧中的交通标志。我正在按照 https://github.com/thtrieu/darkflow 中的步骤使用 yolo-tensor .

我需要知道如何使用我的交通标志图像数据集训练该模型？

Answer 1

如果您在 Windows 上使用 Darkflow，那么您需要对 Darkflow 的使用方式进行一些小的调整。如果克隆代码并直接从存储库中使用，那么您需要将 python 放在给定命令的前面，因为它是一个 python 文件。

例如python 流程 --imgdir sample_img/--model cfg/yolo-tiny.cfg --load bin/yolo-tiny.weights --json

如果您正在全局使用 pip 安装(这不是一个坏主意)并且您仍想从任何目录使用 flow 实用程序，只需确保随身携带 flow 文件即可。

要训练，请使用此处 github 页面上列出的命令:https://github.com/thtrieu/darkflow

如果使用您自己的数据进行训练，您将需要执行此处概述的一些额外步骤:https://github.com/thtrieu/darkflow#training-on-your-own-dataset

您的注释需要采用流行的 PASCAL VOC 格式，这是一组包含文件信息和边界框数据的 xml 文件。

将流命令指向要训练的新数据集和注释。