PythonでのYOLO-v3の学習方法

Question

前提・実現したいこと

PythonでのYOLO-v3の学習方法がわかりません。
赤外線画像を用いたいのですが、今学習されている（認識されている）物体は正直なところ必要ありません。そこで赤外線画像のみを学習させるためにはどのような手法をも用いれば良いのでしょうか？
初心者のため、できれば詳細にお願いします。

Comments

[tiitoi]

YOLOv3 のオリジナル実装は Python でなく、Darknet という C で書かれたライブラリだと思いますが、「Python で」とはどういうことでしょうか？

[rgb_nk]

書き方に語弊がありました。本来Cで書かれてはいるのですが、Pythonで書き直されたものがありました。ですのでPythonで書かれたライブラリで学習させるにはどうすればいいかというという質問です。

Answer 1

YOLOの公式に記載されていることが参考になるかと思います。

1. 学習させたい画像を設置する
2. 対応するラベルデータを設置する
3. 学習を実施する

また、学習には高性能なグラフィックボードが**【必須】**となります。

CPUパワーだけで学習一回回すと、一週間以上ぶん回し続けても終わらないレベルでした。

Comments

[rgb_nk]

ご丁寧にありがとうございます。
「対応するラベルデータ」とは、人の画像なら「人」と示すということでしょうか？
また、kazto様はYoloを学習させたことがあるということでしょうか？

[kazto]

> ラベルデータ
人なら人であることと、その座標と幅高ですね。詳しくはYOLOに添付されている実際のデータをご覧ください。

> 学習

はい、業務でやったことがあります。結果はあまり芳しいものではありませんでしたが…

Answer 2

現在用いてる重みの情報を使わずに一から学習させてみてはどうでしょうか？