我已经按照这个链接用我自己的数据集训练了 yolo。我没有使用 CIAFR10 数据。 https://pjreddie.com/darknet/train-cifar/
这是名为 cifar.cfg 的 cfg 文件
[net]
batch=128
subdivisions=1
height=28
width=28
channels=3
max_crop=32
min_crop=32
hue=.1
saturation=.75
exposure=.75
learning_rate=0.001
policy=poly
power=4
max_batches =1000
momentum=0.9
decay=0.0005
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=32
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky
[maxpool]
size=2
stride=2
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=64
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky
[maxpool]
size=2
stride=2
[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky
[convolutional]
filters=4
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky
[avgpool]
[softmax]
groups=1
[cost]
type=sse
它对 Ubuntu 16.04 上的测试图像进行了正确分类。我在 OpenCV3.4 DNN 模块中使用了这个 cgf 文件和相应的 wights。我正在使用 Visual Studio 2017。
String modelFile = "cifar_small.cfg";
String modelBinary = "cifar_small.weights";
执行以下行时,我收到错误消息:
dnn::Net net = readNetFromDarknet(modelFile,modelBinary);
错误消息:OpenCV 错误:`cv::dnn::darknet::ReadDarknetFromCfgFile,文件 C:\build\master_winpack-build-win64-vc14\opencv\modules\dnn\src\ 中的解析错误(未知层类型:avgpool)暗网\暗网_io.cpp,第 503 行
另外,对于softmax,看看。看起来 DNN 无法理解这些术语。有人可以让我知道如何解决这些问题吗?