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Darknetは、C言語で記述されたオープンソースのニューラルネットフレームワークで簡単にインストールすることが可能です。学習済みモデルとアルゴリズムも配布しており、ダウンロードすれば容易に動かすこともできます。

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YOLOとは、画像検出および認識用ニューラルネットワークです。CベースのDarknetというフレームワークを用いて、画像や動画からオブジェクトを検出。リアルタイムでそれが何になるのかを認識し、分類することができます。

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2回答

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YOLOv3 独自学習データについて

cromalto

総合スコア12

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投稿2019/06/29 23:11

今現在、Yolov3 (Darknet)にて、独自データの学習をしています。
持っているパソコンのスペックがあまりよくないので、Google Colaboratoryにて環境を構築して学習をしています。

説明が下手で申し訳ないのですが、学習途中の重みファイル(yolo_xxx.weights)が出力されると思うんですが、ログのavgの値を見ると、0.1付近をさまよっていました。そこで、Google Colaboratory上で、試しに新しい画像を用いて画像検出にかけてみたんですが、うまく検出してくれました。

その後、Google Colaboratoryの12時間が来るので、自分のPC上に先の重みファイルをダウンロードして、同じ設定で画像検出したところ、うまくいきませんでした。

どううまくいかなかったというと、いろいろなものがすべて100%となっていました。そこで、再度Google Colaboratory上に環境を作り、その重みファイルから学習を再開すると、ログのavgの値が、1700台にまで落ちてしまっていました。

全く原因もわからず、途方に暮れています。どなたか詳しい方、ご教授願えると幸いです。よろしくお願いします。。

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回答2

0

自己解決

Google Colaboratoryからダウンロードする時に、容量制限で引っかかってました。無事解決できました。ありがとうございました。

投稿2019/10/17 10:15

cromalto

総合スコア12

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0

もう少し情報が欲しいです。
アノテーションは labelImgなど使用した形ですか?(データ作成のこと)

投稿2019/09/30 03:05

piyomatu

総合スコア20

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