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我正在使用 yad2k 将暗网 YOLO 模型转换为 keras .h5 格式。我在包含 yad2k 脚本的目录上方的目录中都有 yolov3-voc.cfg、yolov3.weights 和 yolov3.cfg。当我运行以下命令时：

python3 yad2k.py -p ../yolov3-voc.cfg ../yolov3.weights model_data/yolov3.h5

或者：

python3 yad2k.py -p ../yolov3.cfg ../yolov3.weights model_data/yolov3.h5

我收到以下错误：

    Traceback (most recent call last):
  File "yad2k.py", line 271, in <module>
    _main(parser.parse_args())
  File "yad2k.py", line 90, in _main
    cfg_parser.read_file(unique_config_file)
  File "/Users/tobykrieman/anaconda/lib/python3.6/configparser.py", line 718, in read_file
    self._read(f, source)
  File "/Users/tobykrieman/anaconda/lib/python3.6/configparser.py", line 1080, in _read
    raise MissingSectionHeaderError(fpname, lineno, line)
configparser.MissingSectionHeaderError: File contains no section headers.
file: '<???>', line: 7
'<!DOCTYPE html>\n'

我怎样才能解决这个问题？

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3 回答 3

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您应该尝试这个Github 存储库中的说明，这是一个“YOLOv3 的 Keras 实现”

git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git
cd keras-yolo3
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
python yolo.py   OR   python yolo_video.py [video_path] [output_path(optional)]
于 2018-06-29T10:03:53.937 回答
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您无法使用 YAD2K 将 YOLOv3 转换为 Keras 模型。这是因为 YOLOv3 的配置文件有一个[shortcut]header。yad2k.py 文件没有处理此标头的方法，因为它是在 YOLOv2 时代编写的（没有此层/标头）。

但是，在您的情况下，您似乎正在阅读另一种配置文件，该文件显然有一个<!DOCTYPE html>\n标签。但无论如何，即使您使用 YOLOv3 cfg 尝试它，由于我上面提到的原因，它也不起作用。自己试过了！

于 2018-05-09T06:19:54.523 回答
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您的暗网.cfg文件可能不正确。它们应该看起来像这样：

[net]
batch=128
subdivisions=1
height=227
width=227
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
max_crop=256

learning_rate=0.01
policy=poly
power=4
max_batches=800000

angle=7
hue = .1
saturation=.75
exposure=.75
aspect=.75

[convolutional]
filters=96
...

（取自https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/alexnet.cfg）
您的.cfg文件似乎包含 HTML。

于 2018-04-29T02:24:04.657 回答