Yoloをトレーニングするのに何エポックかかりますか？
質問者：ユフェラあゆみ|最終更新日：2020年4月20日
カテゴリ：テクノロジーとコンピューティング検索
YOLOは、ネットワークを160エポックでトレーニングします。開始学習率は10-3で、60エポックと90エポックで10で除算します。
これを考慮して、YOLOv3のトレーニングにはどのくらい時間がかかりますか？ステップ2：電車あなたのYOLOv3モデルあなたのセットアップによっては、この処理には数時間に数分かかることがあります。トレーニングをスピードアップするためにGPUを使用することをお勧めします。
また、Yoloのトレーニングはいつ停止する必要がありますか？経験則として、これが平均0.060730を下回ると、トレーニングを停止できます。
では、Yoloをトレーニングするには何枚の写真が必要ですか？
クラスごとに最低1つの画像があります。データ拡張戦略を使用し、事前にトレーニングされたYOLOネットワークを微調整する場合、原則として、これはある程度の精度で機能する可能性があります。客観的現実は、しかし、あなたはあなたの問題に応じて、クラスごとなど、多くの1000の画像を必要とするかもしれないということです。
Yoloを検出するためにオブジェクトをどのようにトレーニングしますか？
ステップ1 :(tiny-yolo。cfgを選択した場合）
- 3行目：batch = 24に設定します。これは、トレーニングステップごとに24枚の画像を使用することを意味します。
- 4行目：subdivisions = 8を設定します。バッチは、GPU VRAM要件を減らすために8で除算されます。
- 127行目：この場合はfilters = 21でfilters =（classes + 5）* 3を設定します。
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Yoloアノテーションフォーマットとは何ですか？
YOLOは、You Only Look Onceの略で、Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick、AliFarhadiによる論文YouOnly Look Once：Unified、Real-Time ObjectDetectionで提案されているリアルタイムオブジェクト認識アルゴリズムです。ダークネットと呼ばれるオープンソースコードは、CおよびCUDAで記述されたニューラルネットワークフレームワークです。
ダークネットヨロとは何ですか？
ダークネット。ダークネットはニューラルネットワークをトレーニングするためのフレームワークであり、オープンソースであり、C / CUDAで記述されており、 YOLOの基盤として機能します。ダークネットは、 YOLOをトレーニングするためのフレームワークとして使用されます。つまり、ネットワークのアーキテクチャを設定します。ローカルでリポジトリのクローンを作成すると、それができます。コンパイルするには、makeを実行します。
PythonでYOLOv3を使用してカスタムオブジェクト検出をどのように作成しますか？
リアルタイム検出器の作成
- このコマンドでconda環境を作成しますcondacreate --name opencv python = 3.5。
- このコマンドソースを使用してopencv環境をアクティブ化します。opencvをアクティブ化します。
- このコマンドcondainstall -c conda-forgeopencvまたはこの1つのcondainstall -c conda-forge / label / brokenopencvを使用してOpenCVをインストールします。
YOLOv3をどのように使用しますか？
C ++ / PythonでYOLOv3を使用したオブジェクト検出
- ステップ1：モデルをダウンロードします。コマンドラインからスクリプトファイルgetModels.shを使用してモデルをダウンロードすることから始めます。
- ステップ2：パラメータを初期化します。
- ステップ3：モデルとクラスをロードします。
- ステップ4：入力を読み取ります。
- ステップ4：各フレームを処理します。
DarkFlowとは何ですか？
DarkFlowは、 Darknetを採用したネットワークビルダーであり、cfgからTensorFlowネットワークを構築できます。ファイルと事前にトレーニングされたウェイトのロード。 YOLOの実行に使用します。
Pascal VOCフォーマットとは何ですか？
Pascalビジュアルオブジェクトクラス（ VOC ）
パスカルVOCは、JSONファイルを持つCOCOとは異なり、XMLファイルです。 Pascal VOCでは、データセット内の画像ごとにファイルを作成します。 COCOには、トレーニング、テスト、検証用のデータセット全体に対して、それぞれ1つのファイルがあります。 PascalVOCおよびCOCOデータ形式のバウンディングボックスは異なります。 ヨロとは？
「あなたは一度だけ生きる」の略であるYoloは、Snapchat内で使用される匿名の質問と回答のアプリです。ユーザーはSnapchatストーリーに匿名の質問やコメントを投稿したり、画像を添付したりできます。
独自のデータセットを使用して、yolov2で複数のオブジェクトをどのようにトレーニングしますか？
新しいツールのリンクを見つけてください。
- ここから私のgitリポジトリをダウンロードしてください。 main.pyを実行してデータセットを生成します。
- オブジェクトが画像上に配置されているすべての画像に最終的なtxtファイルを作成します。 convert.pyを実行してtxtファイルを作成します。
- このデータセットからトレーニング（80％）とテスト（20％）のデータセットを取得します。 process.pyを実行します。
ニューラルネットワークをトレーニングするには、いくつの画像が必要ですか？
交差検定セットで適切な精度（60 +％*）を得るには、最低10,000枚の画像が必要です。パフォーマンスを向上させるには、より大きなデータセットが必要になります。
.weightファイルを開くにはどうすればよいですか？
これらの簡単な手順に従って、WEIGHTファイルを開きます
- ステップ1：ファイルをダブルクリックします。 WEIGHTファイルを開く他の方法を試す前に、ファイルアイコンをダブルクリックすることから始めます。
- ステップ2：適切なプログラムを選択します。
- ステップ3：ファイルタイプを把握します。
- ステップ4：ソフトウェア開発者に確認します。
- 手順5：ユニバーサルファイルビューアをダウンロードします。
ヨロは何の訓練を受けていますか？
YOLO ：あなたは一度だけ見る
YOLO （You Only Look Once）は、オブジェクト検出にディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を使用します。名前が示すように、各画像を1回だけ「見る」必要があるため、「競合他社」とは一線を画しています。 ダークネットフレームワークを使用してyolov3をトレーニングし、VMランタイムの読み込み時間を最適化するにはどうすればよいですか？
コラボ12ギガバイト-RAMのGPUを使用したダークネットを使用してヨロv3のモデルを訓練します。ランタイムで前提条件を構成します。
- ランタイムVMへのCUDAのインストールを確認します。
- cuDNNをインストールします。
- Darknetのクローンを作成してコンパイルします。 AlexeyABのDarknetリポジトリに基づくリポジトリを使用します。
- すべてがうまく機能することを確認します。
検出するオブジェクトをどのようにトレーニングしますか？
無料で簡単にオブジェクト検出モデルをトレーニングする方法
- ステップ1：いくつかの画像に注釈を付けます。このステップでは、写真を見つけて撮影し、オブジェクトの境界ボックスに注釈を付けます。
- ステップ3：トレーニングパイプラインを構成する。
- ステップ4：モデルをトレーニングします。
- ステップ5：トレーニング済みモデルをエクスポートしてダウンロードします。
Yoloオブジェクト検出とは何ですか？
YOLO ：リアルタイムのオブジェクト検出。一度だけ見る（ YOLO ）は、Pascal VOC2012データセット上のオブジェクトを検出するためのシステムです。 20個のPascalオブジェクトクラスを検出できます：person。鳥、猫、牛、犬、馬、羊。
ウェイトファイルとは何ですか？
WEIGHTSは、シーケンスの重みファイルを表します。
ダークネットディープラーニングとは何ですか？
Darknetは、CおよびCUDAで記述されたオープンソースのニューラルネットワークフレームワークです。高速でインストールが簡単で、CPUとGPUの計算をサポートします。リカレントニューラルネットワークは、時間の経過とともに変化するデータを表すための強力なモデルであり、ダークネットはCUDAやOpenCVを使用せずにそれらを処理できます。
小さなYoloをトレーニングするにはどうすればよいですか？
以下は、カスタムYoloモデルをトレーニングするために従う必要のある手順です。
- YOLO形式と互換性のあるデータセットを作成します。
- データセットをtrain-test形式に分割します。
- データに従ってアンカーを計算します。
- cfgファイルを変更します。
- グーグルコラボラトリーに従ってzipにデータを準備します。