问题标签 [yolov4]

我正在尝试使用 YoloV4 和 Darknet 在 python 中检测图像中的对象。问题是它没有检测到图像中的任何物体。这是我的代码：

程序打印“[]”。图像（“b.jpg”）为 764x756。

我正在使用 Google Colabs 将 Yolov4 暗网权重转换为 tflite 版本。我使用这个博客来训练我自己的 yolo 检测器，并且我的检测精度达到了可接受的水平。然后我尝试了 github 1、2、3上的每个存储库，以将我的自定义 yolov4 权重转换为 tflite 版本，但每次都失败了。我在这里遇到了问题（无法重塑数组），我通过修改 file.names 并调整配置文件中的更改来解决它。最后当我执行这段代码时：
!python convert_tflite.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./data/yolov4.tflite

我遇到了这个错误：

ValueError：节点 model_1/batch_normalization/AssignNewValue 的输入 0 从 model_1/batch_normalization/FusedBatchNormV3/ReadVariableOp/resource:0 与预期资源不兼容。

此处讨论了此问题，但我找不到任何解决方案，我正在使用 google colab，这使得使用预安装的库更容易，但转换中使用的库可能存在一些不可比性？
任何帮助，将不胜感激..

我正在关注本教程。我有两个 nvidia 1080 Ti 显卡，但我无法输入代码。

我在第 8 行有错误我还有一台带有一个 GPU 的笔记本电脑，该代码可以正常工作

我稍微更改了代码。

但仍然是同样的错误

在任何类型的检测开始时，无论是视频还是图像，都有一组显示网络内层的打印，但在任何地方都找不到如何不打印它们，所以我在这里询问它以供未来需要运行的实验多次检测。

PS %%capture 不是一个选项，因为这些图层之后的打印很重要，并且不知道这是否有帮助，但可以在 Collab 上运行。

谢谢。

我对 nvidia-tlt 很陌生。目前，我已经使用 kitti 数据集对模型进行了训练、修剪和再训练，也能够对任何具有所需 kitti 格式的数据集执行这些步骤。我想要做的是使用以前在 kitti 上训练过的模型，并根据我自己的数据对其进行微调。配置文件有pretrained_model_path、resume_model_path和pruned_model_path选项，所以config中没有微调选项。如果我尝试使用 pretrained_model_path，它会引发形状异常。无效参数：不兼容的形状：[6,29​​484,3] 与 [6,29​​484,12]

我在 nvidia jetson nano 上运行它，我能够理解为什么会出现这个错误。回溯显示最后调用的 fn 是 read_cfg()。

我知道相应地训练 YOLOv4 会简单得多，但是：我的计算资源有限，希望我可以结合我在网上找到的预训练模型，节省我的时间，或者训练一个模型并将其与其他可用的模型在线结合.

如果我有一个检测交通标志的自定义对象检测器的“.weights”文件和另一个检测行人的检测器“.weights”文件。有没有办法结合这些模型，以便在视频/图像（或实时捕获）上运行时，它同时检测行人和交通标志。

通过结合我的意思是，要么以某种方式编辑“权重”文件以实现此目的，要么编辑完成此操作的 python 代码（在运行检测器时）。（或任何其他方式）

如果不可能 - 有什么方法可以让它们高效地按顺序运行？

我正在尝试通过使用暗网和如下代码来更新 yolo v4：

而我的可可。数据如下：

如果需要，我的 yolov4.cfg 如下

我收到这样的错误：

我将保存 yolov4_final.weights 的行包括在内是因为当我尝试解决问题时，我检查了文件夹并且没有 yolov4_final.weights，所以我检查了整个暗网目录，但我找不到 yolov4_final.weights。那么这里到底发生了什么？我该如何解决这个问题？谢谢你。

请帮忙 。我有汽车、卡车、自行车的图像。我想在它上面训练一个 YOLO 或对象检测模型，它可以输出 car_owner、truck_owner、car_model、truck_model、truck_km、car_km 等。但我知道我们可以为 YOLO 标记图像，只取一部分信息作为标签物体检测模型。就像我们可以注释汽车的图像，卡车的图像作为图像中的对象，它成为训练模型的标签。但我希望我的模型输出上述这些信息，如所有者、模型、公里等。

这个怎么做？

是否有任何工具可以用信息标记图像并训练 YOLO 或任何其他模型？（来自 Matlab 的图像标注器除外）

我想知道是否可以使用 ML Kit 在 android studio 中实现一个暗网模型（yolov4-tiny）转换为 .tflite。我尝试使用此存储库：https ://github.com/googlesamples/mlkit/tree/master/android/vision-quickstart ，但是当我替换为我的自定义对象检测模型时，应用程序返回此错误：无法处理. 错误：无法初始化检测器。输入张量的类型为 kTfliteFloat32：它需要指定 NormalizationOptions 元数据来预处理输入图像。原因：空。 你能给我一个建议吗？请。我正在尝试实时计算对象，我认为 ML 套件是跟踪和计算对象而不重复的唯一方法。先感谢您。