YOLOv2で学習しようとするとコアダンプする
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前提・実現したいこと
YOLOv2による深層学習を行う際の質問です。
YOLOv2を用いて学習を試みた所、下記の通りコアダンプが発生します。
この問題について何かご存じの方はご教示お願いします。
エラーメッセージ
$ ./darknet detector train cfg/practice.data cfg/practice-voc.cfg yolo.weights
practice-voc
layer filters size input output
0 conv 16 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 16
1 max 2 x 2 / 2 416 x 416 x 16 -> 208 x 208 x 16
2 conv 32 3 x 3 / 1 208 x 208 x 16 -> 208 x 208 x 32
3 max 2 x 2 / 2 208 x 208 x 32 -> 104 x 104 x 32
4 conv 64 3 x 3 / 1 104 x 104 x 32 -> 104 x 104 x 64
5 max 2 x 2 / 2 104 x 104 x 64 -> 52 x 52 x 64
6 conv 128 3 x 3 / 1 52 x 52 x 64 -> 52 x 52 x 128
7 max 2 x 2 / 2 52 x 52 x 128 -> 26 x 26 x 128
8 conv 256 3 x 3 / 1 26 x 26 x 128 -> 26 x 26 x 256
9 max 2 x 2 / 2 26 x 26 x 256 -> 13 x 13 x 256
10 conv 512 3 x 3 / 1 13 x 13 x 256 -> 13 x 13 x 512
11 max 2 x 2 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x 512
12 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024
13 conv 1024 3 x 3 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x1024
14 conv 125 1 x 1 / 1 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 125
15 detection
mask_scale: Using default '1.000000'
Loading weights from yolo.weights...Done!
Learning Rate: 0.001, Momentum: 0.9, Decay: 0.0005
Saving weights to /mnt/datasets/weight_result//practice-voc_final.weights
浮動小数点例外 (コアダンプ)
```
補足情報
os ubuntu16.04LTS
gpu nvidia GTX1070
nvidia driver 387
cuda 8.0
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check解決した方法
0
学習に使う画像とラベルを置いていたディレクトリまでのパスを示すテキストファイルが、上手く書き込まれていなかっただけでした。
根本的にラベルデータが指定されたディレクトリに存在しないといった場合はエラーが表示されますが、パスを示すファイルの記述が失敗している場合は具体的なエラー文は表示されない様です。
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