단일 클래스 객체 탐지를 훈련시키기 위해 darknet yolov1을 사용하려고합니다. 나는 훈련을하려고 할 때 그러나 CPU는하지만, 느린 동작, GPU는 다음과 같은 결과를 제공 : layer filters size input output
0 conv 64 7 x 7/2 448 x 448 x 3 -> 224 x 224 x 64
저는 칼맨 필터 트래커로 사람을 추적 한 일부 기계 학습 프로젝트를 진행하고 있습니다. 각 사람이 비디오에 얼마나 많은 시간을두고 있는지 계산하고 싶습니다. 다음 로직을 사용해 보았습니다. 사람이 5 프레임에 있고 비디오 FPS가 15라고 가정하면 비디오에서 사람이 (5 * 15) 사람이 75 초라고 말할 수 있습니다. 참고 : - 나는 &으로 코드의 FP
나는 Darknet를 설치하고 난 예를 들어, 다양한 작업에 대한 명령 줄에서 실행할 수 있습니다 ./darknet classifier train cfg/cifar.data cfg/cifar_small.cfg
이 cfg/cifar_small.cfg에 지정된 네트워크 아키텍처를 사용하여 분류 CIFAR 데이터를 양성합니다. 좋아,하지만 내 자신의 C 프로
Windows에 Darknet 및 Lightnet 설치에 대한 유용한 자습서를 찾을 수 없습니다. Failed building wheel for darknetpy
Running setup.py clean for darknetpy
Failed to build darknetpy
Installing collected packages: darknetp
나는 물체 감지를위한 욜로 아키텍처를 사용하고 싶습니다 완료. 내 사용자 지정 데이터로 네트워크를 교육하기 전에 Pascal VOC 데이터에서이 단계를 수행했습니다. https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 지침은 매우 명확합니다. 그러나 최종 단계 이후 ./darknet detector train cfg/voc.data cfg/yol