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Anaconda

Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

YOLO

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。

Python 3.x

Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

解決済

yolov3のtrain.pyを実行すると、[Errno 2] No such file or directory が毎回変わり、失敗してしまう

tenki3
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総合スコア3

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投稿2020/08/22 15:00

編集2020/08/23 02:49

前提・実現したいこと

リンク内容

こちらの方の記事に従い、yolov3で独自データの学習を試みました。そしてpython train.pyで学習を実行したところ、  

     FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'xxx033'  

とエラーが発生してしまいました。なお、このxxx033はtrain.pyを実行するごとに数値が変わります。
これを解決するにはどう対処すればよいでしょうか?ご協力よろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

WARNING:は省略 Create YOLOv3 model with 9 anchors and 4 classes. C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer conv2d_59 due to mismatch in shape ((1, 1, 1024, 27) vs (255, 1024, 1, 1)). weight_values[i].shape)) 略 Train on 54 samples, val on 6 samples, with batch size 32. Epoch 1/50 Traceback (most recent call last): File "train.py", line 190, in <module> _main() File "train.py", line 65, in _main callbacks=[logging, checkpoint]) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 91, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1418, in fit_generator initial_epoch=initial_epoch) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\training_generator.py", line 181, in fit_generator generator_output = next(output_generator) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py", line 709, in get six.reraise(*sys.exc_info()) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\six.py", line 703, in reraise raise value File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py", line 685, in get inputs = self.queue.get(block=True).get() File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\multiprocessing\pool.py", line 657, in get raise self._value File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\multiprocessing\pool.py", line 121, in worker result = (True, func(*args, **kwds)) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py", line 626, in next_sample return six.next(_SHARED_SEQUENCES[uid]) File "train.py", line 175, in data_generator image, box = get_random_data(annotation_lines[i], input_shape, random=True) File "C:\Users\keras-yolo3\yolo3\utils.py", line 39, in get_random_data image = Image.open(line[0]) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 2878, in open fp = builtins.open(filename, "rb") FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'xxx008' (tf114) C:\Users\keras-yolo3>python train.py Using TensorFlow backend. 2020-08-22 19:25:27.648550: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 2020-08-22 19:25:27.655465: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:42] Successfully opened dynamic library nvcuda.dll 2020-08-22 19:25:27.667801: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:318] failed call to cuInit: CUDA_ERROR_UNKNOWN: unknown error 2020-08-22 19:25:27.673883: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: MyComputer 2020-08-22 19:25:27.677321: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: MyComputer Create YOLOv3 model with 9 anchors and 4 classes. C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer conv2d_59 due to mismatch in shape ((1, 1, 1024, 27) vs (255, 1024, 1, 1)). weight_values[i].shape)) C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer conv2d_59 due to mismatch in shape ((27,) vs (255,)). weight_values[i].shape)) C:\Users\hosaka\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer conv2d_67 due to mismatch in shape ((1, 1, 512, 27) vs (255, 512, 1, 1)). weight_values[i].shape)) C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer conv2d_67 due to mismatch in shape ((27,) vs (255,)). weight_values[i].shape)) C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer conv2d_75 due to mismatch in shape ((1, 1, 256, 27) vs (255, 256, 1, 1)). weight_values[i].shape)) C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\saving.py:1140: UserWarning: Skipping loading of weights for layer conv2d_75 due to mismatch in shape ((27,) vs (255,)). weight_values[i].shape)) Load weights model_data/yolo_weights.h5. Freeze the first 249 layers of total 252 layers. Instructions for updating: Use tf.where in 2.0, which has the same broadcast rule as np.where Train on 54 samples, val on 6 samples, with batch size 32. Epoch 1/50 Traceback (most recent call last): File "train.py", line 190, in <module> _main() File "train.py", line 65, in _main callbacks=[logging, checkpoint]) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\legacy\interfaces.py", line 91, in wrapper return func(*args, **kwargs) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1418, in fit_generator initial_epoch=initial_epoch) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\engine\training_generator.py", line 181, in fit_generator generator_output = next(output_generator) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py", line 709, in get six.reraise(*sys.exc_info()) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\six.py", line 703, in reraise raise value File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py", line 685, in get inputs = self.queue.get(block=True).get() File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\multiprocessing\pool.py", line 657, in get raise self._value File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\multiprocessing\pool.py", line 121, in worker result = (True, func(*args, **kwds)) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\keras\utils\data_utils.py", line 626, in next_sample return six.next(_SHARED_SEQUENCES[uid]) File "train.py", line 175, in data_generator image, box = get_random_data(annotation_lines[i], input_shape, random=True) File "C:\Users\keras-yolo3\yolo3\utils.py", line 39, in get_random_data image = Image.open(line[0]) File "C:\Users\Anaconda3\envs\tf114\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 2878, in open fp = builtins.open(filename, "rb") FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'xxx033'

該当のソースコード

python

字数の関係上こちらを省略させていただきます。 [リンク内容](https://github.com/qqwweee/keras-yolo3) こちらのtrain.pyを実行し、エラーが発生しました。 ### 試したこと 記事中では アノテーション keras-yolo3/VOCDevkit/VOC2007/Annotations   --- xxx001.xml 教師画像 keras-yolo3/VOCDevkit/VOC2007/JPEGImages --- xxx001.jpg と記述されており、ここでのアノテーション/教師データはひとつでいいのかな?と迷ったため、一つの場合(xxx001)とすべての場合(xxx001~xxx060)を両方試しました train.txtなどの位置をいろいろ変更して実行 ### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) anacoda python=3.7.7 Tensoeflow 1.14.0 cuda10.0 cuDNN v7.6.5 インストールした主なツールのバージョンは、すべて参考記事と同じです。 極力参考記事に従いました。 yoloはこちらのものをダウンロードしました。 [リンク内容](https://github.com/qqwweee/keras-yolo3) 記事に対して私が実行したときの差異 クラス数は4 画像データは60個で(xxx001.jpg~xxx060.jpg)、各クラス15train.txt(コピー)がtrain.pyと同じフォルダにある

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meg_

2020/08/22 15:33 編集

・リンクは「リンクの挿入」で記入してください。 ・フォルダ(ファイル)構成はリンク先と同じになっていますか? ・テキストファイル(train.txt)と画像ファイルの対応は1対1になっていますか?(抜け漏れありませんか?)
tenki3

2020/08/23 02:15 編集

承知しました。リンクを修正します。 また、ご指摘3つ目に関しては抜け漏れがないことを確認しました。
tenki3

2020/08/23 02:26 編集

しかしご指摘2つ目に関して、「前提・実現したいこと」のリンク先と比較して私のファイル構成が1カ所異なります。 というのも、参考記事通りにtrain.pyを実行したところ、No such file or directory: 'train.txt' とエラーがでたため、train.txtをtrain.pyとフォルダに置き再度実行しました。その結果質問内容のエラーが発生するようになりました。
meg_

2020/08/23 04:42

train.txtは2007_train.txtをリネームしたものでしょうか?
tenki3

2020/08/23 04:51

いいえ、リネームはしていません。 train.txtはxxx001~xxx060までの数字の羅列です

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