我试图训练Yolo的自定义数据集，一切似乎都没有错误，但它只是不是训练。
我在https://github.com/AlexeyAB/darknet上学习了两次教程，但得到了相同的结果
./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我也尝试过不使用预先训练的重量，但这也不能启动训练过程
./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我错过了什么？
5条答案
按热度按时间46scxncf1#
如果您想使用OpenCV，您需要重新编译Darknet，但首先将make文件更改为以下内容：
如果你不需要OpenCV，那么就按照@TaQuangTu的建议去做。当你修复了这一行，只要再次运行build.sh脚本，它就应该工作得很好。
如果您打算使用GPU进行训练，我还建议更改以下行
esyap4oy2#
我的朋友，我刚刚解决了这个问题。我想我已经找到了原因。如果你的train/test. txt是空的，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。我们可以找到只有2个jpeg的话在这里，你编辑成“jpg”，并取代这在你的谷歌驱动器。最后，重新开始协作工作。2你的训练不会因为“608 x 608创建64个永久cpu线程“而停止。
来自中国的良好祝愿。
zmeyuzjn3#
您是如何安装OpenCV的？
要进行简单的修复，可以尝试以下
sudo apt install libopencv-dev python3-opencv还要确保您有cmake，
sudo apt install cmake这将在你的系统中安装opencv 3.2和cmake 3.10。然后尝试运行darknet。
最后，更改Makefile，
OPENCV=1kmb7vmvb4#
出现上述错误主要是由于
train.txt和test.txt文件为空，请检查这两个文件eulz3vhy5#
用途：