问题标签 [darkflow]

我正在尝试在我的 Mac 上安装 darkflow，并且我已经下载了 cython 扩展。

我正在尝试在终端上使用此命令：

任何想法如何解决这个错误？

我有一个 ImportError：

我能做些什么？

提前致谢，

我已经在我的数据集上训练了暗流并取得了良好的效果！我可以给它一个预先录制的图像或视频，它会在正确的东西周围绘制边界框，赢了！

现在我想像使用相机提要一样实时运行它，除了我希望我的提要来自屏幕，而不是相机。我有一个特定的窗口，它是从特定进程启动的，或者我可以只取屏幕的一部分（来自坐标），这对我的应用程序来说都很好。

目前我使用 PIL 图像抓取，然后将图像输入到暗流中，但这感觉很慢（可能每秒几帧），不像视频文件可以获得的 30 ish fps！

目标：从给定的远程视频流中以最小的延迟/延迟实时检测人。

设置 ：

• Raspberry Pi (2) 带 USB 网络摄像头，使用 Flask 提供图像/视频流。
• 本地机（macbook pro）获取视频流，通过OpenCV、Darknet/DarkFlow/Yolo、Tensorflow处理图像。
• 显示检测到的人获得的处理流。检测到的人周围会有一个矩形。
• 蟒蛇 3

我目前有基本功能工作，但是，它似乎相当慢。当我需要在不到一秒的时间内处理图像时，大约每隔几秒钟就会处理一次图像。所以结果是一个视频，它显示了流后面的更新方式并且断断续续。通过四处搜索，这似乎是一个常见问题，但我似乎还没有找到一个直接的答案。

正如一些论坛所说，我已经将流抓取实现为自己的线程，但我相信现在的问题只是处理抓取的图像所需的时间。

是否可以提高性能？我是否需要在提供良好 GPU 的系统上在云中进行此处理，以便我可以利用这种性能提升？我是否使用了错误的 yolo 权重和 cfg？我知道 yolov3 已经出局了，但我认为我在使用我的环境时遇到了问题。

我想用我自己的数据集训练一个新模型。我将为此使用 Darkflow/Tensorflow。

关于我的疑惑：

(1) 我们是否应该将训练图像调整为特定大小？

(2) 我认为较小的图像可能会节省时间，但较小的图像会损害准确性吗？

（3）对于要预测的图像，我们应该调整它们的大小还是没有必要？

在执行 TensorFlow 代码的 setup.py 以运行暗网时，我遇到了有关 Microsoft Visual C++ 版本的错误。

命令：

输出：

此代码用于运行我训练的权重，文件夹 ckpt 包含 1050 步训练数据，此文件位于 darkflow 主文件夹的 cfg 文件夹之外。

import cv2
from darkflow.net.build import TFNet
import numpy as np
import time

options = { 'model': 'cfg/tiny-yolo-voc-1c.cfg', 'load': 1050, 'threshold': 0.2, 'gpu': 1.0 }

在原子编辑器中运行此代码后，显示以下错误
Parsing cfg//tiny-yolo-voc-1c.cfg
Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\amard\Desktop\Hotel\darkflow\test.py", line 13, in <module> tfnet = TFNet(options)
File "C:\Users\amard\Desktop\Hotel\darkflow\darkflow\net\build.py", line 58, in __init__
darknet = Darknet(FLAGS) File "C:\Users\amard\Desktop\Hotel\darkflow\darkflow\dark\darknet.py", line 17, in __init__
src_parsed = self.parse_cfg(self.src_cfg, FLAGS)
File "C:\Users\amard\Desktop\Hotel\darkflow\darkflow\dark\darknet.py", line 68, in parse_cfg
for i, info in enumerate(cfg_layers):
File "C:\Users\amard\Desktop\Hotel\darkflow\darkflow\utils\process.py", line 66, in cfg_yielder
layers, meta = parser(model); yield meta; File "C:\Users\amard\Desktop\Hotel\darkflow\darkflow\utils\process.py", line 17, in parser
with open(model, 'rb') as f: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'cfg//tiny-yolo-voc-1c.cfg'
[Finished in 4.298s]

我使用以下命令创建了一个 .pb 文件：

虽然模型创建成功，但当我将它加载到我的 java tensorflow 应用程序中时，我收到以下错误：

问题出在第二行代码中：

我尝试深入挖掘并找到此链接： Can not load pb file in tensorflow serving 在链接之后我运行了以下命令：

输出如下：

/home/adisys/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/h5py/init.py:34：FutureWarning：不推荐将 issubdtype 的第二个参数从 float 转换为 np.floating。将来，它将被视为 np.float64 == np.dtype(float).type。from ._conv import register_converters as _register_converters
给定的 SavedModel 包含以下标签集：

可以看出，没有显示标签集。可能是什么问题？

我正在https://github.com/llSourcell/YOLO_Object_Detection试用 YOLO 教程

当我执行此步骤时：

我收到了这个错误：

我试图到处寻找解决方案，但没有运气。然后我尝试跳过该行并继续...

我收到了这个错误：

任何帮助表示赞赏。谢谢

darkflow 和 python 的新手。我正在尝试使用https://github.com/thtrieu/darkflow和 yolo 权重来训练我自己的数据集。我目前遇到错误：

执行pascal_voc_clean_xml.py第 41 行时：'w = (imsize.find('width').text)'

这是来自https://github.com/thtrieu/darkflow/blob/master/darkflow/utils/pascal_voc_clean_xml.py的代码的一部分：

这是我的 xml 文件：

我知道'find'是python中ElementTree.py的一个函数，但为什么'find'函数不能正常工作？