问题标签 [yolov4]

我有一组图像和 Yolo 注释文件（txt 格式）用于验证。

如何正确使用 -map 参数（如下所示）使用暗网框架（回购：https ://github.com/AlexeyAB/darknet）获取验证数据集的 mAP 分数？

是否有可能从中得出混淆矩阵？

我的设置是

python 3.9 numpy 1.21.0 cuda 10.2

现在我在接收两条错误消息时遇到问题。

一个是： 错误：pycocotools 无法运行：“numpy.float64”对象不能被解释为整数

第二个是： 错误：pycocotools 无法运行：numpy.ndarray 大小已更改，可能表示二进制不兼容。预期来自 C 标头的 88，从 PyObject 获得 80

情况是，我寻找封闭的问题并找到了解决方案。对于第一个错误，降级 numpy是许多人的解决方案。（下至 1.16.5）

对于第二个错误，升级 numpy是许多人的解决方案。（最高 1.21.0）

因此，如果我升级 numpy，会出现第一个问题，降级，会出现第二个问题。相反的解决方案。

我一直在尝试在不降级我的 numpy 的情况下解决第一个错误，但进展并不顺利。

这是下面的问题代码。

下面是每个 cocoGt 和 cocoDt 的值和类型

<pycocotools.coco.COCO 对象位于 0x000002351F4CE6A0> <class 'pycocotools.coco.COCO'>

<pycocotools.coco.COCO 对象位于 0x000002351F4E58E0> <class 'pycocotools.coco.COCO'>

cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, 'bbox') 我认为这部分是代码中最可疑的部分我试图用 int 覆盖值 (cocoGt, cocoDt) 但它没有显示错误： int()参数必须是字符串、类似字节的对象或数字，而不是 'COCO'。

下面是 cocoeval.py 的一部分，其中包含cocoEval = COCOeval(cocoGt, cocoDt, 'bbox')的定义，以防它可能是有用的信息。

非常感谢您的宝贵时间

我最近训练了一个暗网 yolov4 模型来检测 2 个对象，将其转换为 tensorflow，然后使用以下教程进行 onnx。

https://github.com/onnx/models/blob/master/vision/object_detection_segmentation/yolov4/dependencies/Conversion.ipynb

我最终得到了一个具有以下输入和输出层尺寸的模型

如何确定具有未知数字的三个输出层的形状？我需要它们，以便可以在 ML.Net 中使用该模型。

我在 google colab 暗网环境中训练 yolov4 总是在 3000 次迭代之前停止训练，而完整训练是 10,000 次迭代，请问我该如何解决这些错误？我还需要 10,000 次迭代训练图，我如何生成它而不会不连续？谢谢

我正在学习如何使用 yolov4 使用 opencv-3.4.5、cuda-10.2 在 ubuntu18.04 上进行一些检测，我完全按照这个网站告诉我的那样做，https: //blog.csdn.net/mr_qin_hh/文章/详细信息/106062738。但是，当我测试dogimg时，它无法产生检测信息，使用“./darknet detect cfg/yolov4.cfg yolov4.weights data/dog.jpg”，它显示就像在此处输入图像描述。

我尝试使用 Tensorflow Lite 在 Raspberry Pi 3 B+ 中运行 yolov4 模型。我拿了代码并尝试按照以下链接中的说明进行操作，它在我的电脑上成功运行，但在树莓中却没有。： https ://github.com/haroonshakeel/tensorflow-yolov4-tflite

在 rasbian 中使用了这些命令：

对于运行：

它给了我：

我为权重运行了以下命令：

并有这个错误：

最后，当我尝试使用此命令运行检测时：

我有这个错误：

有什么办法可以解决这些错误？谢谢。

如何使用 Yolov4 和 Emgu CV 检测和分类对象。

事实上，这一步对我来说是新的。换句话说，我如何使用文件（.weights/.names/.cfg）来加载模型而不是训练它并找到结果？任何建议开始。

损失值很大 损失改成-nan

完整的设置信息。

• 硬件平台（Jetson / GPU）：GPU • CUDA：11.1 • DeepStream 版本：5.1 • JetPack 版本（仅对 Jetson 有效）：无 • TensorRT 版本：7.2.3.4 • NVIDIA GPU 驱动程序版本（仅对 GPU 有效）：460.84

我已经完成了 Deepstream 5.1 设置，而运行示例时出现以下错误。有人可以帮帮我吗？

错误： ............

(deepstreamer_env) xxxx@xxxx:/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.1/sources/deepstream_yolov4$ deepstream-app -c deepstream_app_config_yoloV4.txt 为组 [property] 指定了未知或旧密钥“is-classifier”** 错误：主要：655：无法将管道设置为暂停从 sink_sub_bin_sink1 退出错误：无法打开文件“yolov4.mp4”进行写入。调试信息：gstfilesink.c(431):gst_file_sink_open_file ():/GstPipeline:pipeline/GstBin:processing_bin_0/GstBin:sink_bin/GstBin:sink_sub_bin1/GstFileSink:sink_sub_bin_sink1: 系统错误: Permission denied 来自 sink_sub_bin_sink1 的错误: GStreamer 错误: 状态更改失败并且某些元素未能发布正确的错误消息以及失败的原因。调试信息：gstbasesink.c(5265):gst_base_sink_change_state ():/GstPipeline:pipeline/GstBin:processing_bin_0/GstBin:

#deepstream #tensorrt #yolov4

我想用他的 github 上的配置文件来训练 alexeys yolov4，但是所有的权重似乎在某种程度上都是预先训练的，有没有办法让相应的权重未经训练？