Тренировка Yolo Darkflow с использованием сценария .py вместо метода flow - PullRequest
Новая
       91

Тренировка Yolo Darkflow с использованием сценария .py вместо метода flow

0 голосов
/ 24 апреля 2020

Здравствуйте. Я немного новичок в Yolo Darkflow, но так как мы можем легко обучить модель, используя команду потока, где нам нужно предоставить набор данных и файл аннотации. 

flow --train --model cfg/tiny-yolo-voc.cfg --load bin/tiny-yolo-voc.weights --dataset test/training/images/ --annotation test/training/annotations/

Но есть ли другой способ, кроме команды с помощью сценария python для обучения аналогичного набора данных его файлу аннотации и, конечно же, файлу cfg и весам.

Где можно получить вывод с использованием сценария .py после получения обученной модели, такой как : 

import cv2
from darkflow.net.build import TFNet
import numpy as np
import time

option = {
    'model' : 'cfg/tiny-yolo-voc.cfg',
    'load' : 'bin/tiny-yolo-voc.weights',
    'threshold' : 0.1,
}
tfnet = TFNet(option)
colors = [tuple(255* np.random.rand(3)) for i in range(5)]

capture = cv2.VideoCapture(0)
capture.set(3,640) # set Width
capture.set(4,480) # set Height

while True:
    ret, frame = capture.read()
    #img = cv2.flip(img, -1)
    gray = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    results = tfnet.return_predict(frame)
    for color, result in zip(colors,results):
        tl = (result['topleft']['x'], result['topleft']['y'])
        br = (result['bottomright']['x'], result['bottomright']['y'])
        label = result['label']
        confidence = result['confidence']
        text = '{}: {:.0f}'.format(label, confidence * 100)
        frame = cv2.rectangle(frame,tl,br,color,5)
        frame = cv2.putText(frame, text, tl,cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, (0,0,0),2)
    cv2.imshow('frameee',frame)

    k = cv2.waitKey(30) & 0xff
    if k == 27: # press 'ESC' to quit
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Так похоже на это, есть ли способ начать обучение со сценарием.

Спасибо!

...