Я обучил свою модель yolo для 13875 этапов, как показано ниже:
python3 flow --model cfg/yolo-voc-3c.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --train --trainer adam --annotation xml/ --dataset output/ --gpu 1.0 --save 2000 --keep 500 --epoch 100 > progress.txt
Затем я сохранил результат как .pb file, который, похоже, работает в среде darkflow, но это не такпредсказать что-либо, когда он интегрируется в OpenCVForUnity.
Эта интеграция выполняется путем установки dnn net как
Net yoloNet = readNet("pb_path_file/yolo-voc-3c.pb"),
, передавая вход BLOB в сеть (yoloNet.setinput(blob)) и, выполняя пересылку, не возвращает выходные данные boundingbox.
Но в этом переносе должно быть что-то не так, поскольку я знаю, что yolo-voc-3c.pb работает правильно, потому что он возвращает и ограничивающие прямоугольники, и предсказания json, когдатестирование:
python3 flow --pbLoad built_graph/yolo-voc-3c.pb --metaLoad built_graph/yolo-voc-3c.meta --imgdir sample_img/ --json
Кто-нибудь знает, как интегрировать yolo в OpenCV для единства, обеспечивающего работающую модель?