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如何在 Tensorflow 中使用 Roboflow 的“CSV：Tensorflow 对象检测”格式？

我已经在 Roboflow 中注释和增强了几个图像以进行对象检测。由于我在 Google Colab 上使用 iPython Notebook 与 Tensorflow 形成机器学习模型，因此我选择在“CSV”下以“Tensorflow Object Detection”格式导出图像，并将文件夹中的数据上传到我的 Google Drive。

但是，我不知道如何将带注释的数据转换为 tensorflow.keras 可以使用的形式（具体来说，我的模型是 tensorflow.keras.models.Sequential 对象）。我可以在互联网上找到的唯一解决方案使用终端，但我需要在 Google Colab 上的 iPython Notebook 中工作的东西。在这种情况下，我希望能够创建自己的模型，而不是使用 YOLOv5 PyTorch 之类的东西。

任何指导将不胜感激。

我正在尝试按照 Roboflow 上的 youtube 教程在我的自定义数据集上训练 YOLOv5。但是，当我尝试训练我的数据集时，我不断收到错误消息。

显示错误

我对训练 YOLOv5 模型很感兴趣。目前，我正在使用 Roboflow 将数据注释并导出为 YOLOv5 格式。我还在为 YOLOv5 使用Roboflow 的 Colab Notebook。

但是，我对 Roboflow Colab Notebook 中使用的许多命令并不熟悉。我在这里发现似乎有一种更“Pythonic”的方式来使用和操作 YOLOv5 模型，我会更加熟悉。

我对此的问题如下：

1. 是否有在线资源可以向我展示如何训练 YOLOv5 并在使用“Pythonic”版本从 PyTorch 导入模型后提取结果（也许 StackOverflow 上的一段代码会有所帮助）？我可以找到的官方文档（here）也使用模型的“非 Pythonic”方法。
2. 如果我要切换到使用 YOLOv5 的这种“Pythonic”方法，我会失去任何重要的功能吗？
3. 我在文档中没有发现任何其他建议，但是我是否需要以与 Roboflow 不同的格式导出数据才能训练“Pythonic”模型？
4. 与问题 1) 类似，是否有任何地方可以指导我如何在测试图像上使用经过训练的模型？我只是这样做prediction=model(my_image.jpg)吗？如果我想一次对多张图像进行预测怎么办？

任何指导将不胜感激。谢谢！

我想将用于增强的数据上传到 roboflow，但我需要指定哪些图像用于训练以及哪些图像用于验证或测试我该怎么做

嗨，我正在尝试在 Google Colab 上训练用于对象检测的 YOLOv4 微型模型。我正在使用 Roboflow 生成的图像数据集和他们库中的笔记本来训练模型。一旦图像文件大小超过 27k，我就会出现此错误（如下面的屏幕截图），Google Colab 无法加载图像并在训练中失败。否则没关系。但是我需要训练更大的数据集才能获得更高的目标检测精度。有没有办法解决这个问题或扩大 Google Colab 上图像文件大小的限制？

感谢您的帮助！

截图 1 截图2

有人可以帮我将 YOLOv5 PyTorch 模型转换为 ONNX 或 TensorFlow 格式，以便能够将其与 OpenCV C++ 推理一起使用吗？

我使用本教程使用 colab 训练模型：https ://blog.roboflow.com/how-to-train-yolov5-on-a-custom-dataset/

也许在 colab 中有一种转换方式，或者我应该使用任何其他工具？

通过 API 访问项目是否仅限于付费计划。我正在使用私有沙箱，当我尝试使用 roboflow API 访问项目时，它给了我错误。

我正在尝试在 google colab 中检索 roboflow 项目数据集。它适用于两个数据集版本，但不适用于我创建的最新版本（同一项目，版本 5）。

有谁知道出了什么问题？

片段：

我们使用 Roboflow 进行对象检测，使用 Yolov4 Pytorch 模型为我们的自定义数据集。在训练过程中，我们收到以下错误。

I'm trying to get a Luxonis camera to run a custom model. I have been successful at running the Luxonis depthai examples on a virtual environment on my computer (MacBook Pro) with the Oak-D. I was also able to create a model "Oak-D ball detection" that does a pretty good job at identifying balls. I was able to check this in the example web app and it works well enough.

However, I cannot seem to deploy it to the Luxonis camera. Following Roboflow's steps in my virtual environment (https://docs.roboflow.com/inference/luxonis-oak#using-the-oak-inference-api), I make it to step 4, "run the server with the following command.” I think it doesn’t like this because when I go to http://localhost:9001/validate the webpage says: "OAK device connection not validated, follow docs.roboflow.com to debug: No available devices.” This seems strange since I am able to run example code.

How do I remedy this? I do not see anything in the documentation about the OAK device failing to connect.