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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。

アノテーション

アノテーションとは、特定のコードに対して、メタデータを注釈として付与することを指します。また、付与したメタデータ自体をアノテーションと呼ぶ場合もあります。

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アノテーションとは、特定のコードに対して、メタデータを注釈として付与することを指します。また、付与したメタデータ自体をアノテーションと呼ぶ場合もあります。

1回答

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34閲覧

投稿2021/05/14 05:57

前提・実現したいこと

YoloV3による物体検知をオリジナル画像で学習させるために
下記URLに沿って進めている。

https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2

現在、アノテーションツール(VoTT)を用いて画像をアノテーションし、
Pascal Voc形式で出力しました。

次のステップとしてPascal Voc → tfrecord形式に変換するため
Object_detection API のcreate_pascal_tf_record.py(下記URL参照)
を実行したところエラーが発生しました。

(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/dataset_tools/create_pascal_tf_record.py)

対処法についてご教示いただけると幸いです。
よろしくお願い致します。

発生している問題・エラーメッセージ

"utf-8" codec can't decode byte 0x83 in position 79: invalid start byte

該当のソースコード

上記URL参照

試したこと

Python仮想環境下にて以下を実行

python 〇〇〇\create_pascal_tf_record.py --data_dir=〇〇 --output_path=〇〇 --year=VOC2012

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

環境:Tensorflow-gpu==2.4
python=3.8.5

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jbpb0
jbpb0

2021/09/05 00:57 編集

> python 〇〇〇\create_pascal_tf_record.py --data_dir=〇〇 --output_path=〇〇 --year=VOC2012 の「--output_path」の直前が全角スペースですが、もし実際の実行時もそうしてるなら、半角スペースに変えてみてください あと、もし上記の「〇」に日本語が含まれてたら、含まれてない場所に変えてみてください もう一つ、もしユーザー名に日本語が含まれてたら、含まれてないユーザーで試してみてください

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