Darkflow 使用教程

Darkflow 使用教程

darkflowTranslate darknet to tensorflow. Load trained weights, retrain/fine-tune using tensorflow, export constant graph def to mobile devices项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/da/darkflow

1. 项目目录结构及介绍

Darkflow 的源码目录结构如下：

.
├── cfg                    # 存放配置文件
│   └── ...
├── darkflow                # 主程序代码
│   ├── __init__.py
│   ├── ...
├── sample_img              # 示例图像
│   └── ...
├── test                    # 测试文件
│   └── ...
├── coverage                 # 覆盖率相关
│   └── ...
├── .gitignore              # Git 忽略规则
├── .travis.yml             # Travis CI 配置
├── LICENSE                 # 许可证文件
├── README.md               # 项目说明文档
├── demo.gif                # 动画演示
├── flow                    # 模型运行脚本
└── labels.txt              # 对象标签列表

• cfg 目录包含项目使用的配置文件。
• darkflow 是主要的 Python 包，包含了项目的实现代码。
• sample_img 存储示例图像，用于展示 Darkflow 的功能。
• test 目录包括测试用例。
• .gitignore 文件定义了在版本控制中忽略哪些文件。
• .travis.yml 文件用于配置持续集成服务 Travis CI。
• LICENSE 描述了该项目的许可协议。
• README.md 提供了项目简介和安装指南。
• demo.gif 显示 Darkflow 运行的动画效果。
• flow 是运行模型的脚本。
• labels.txt 列出模型识别的对象类别。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要是 flow.py。通过在命令行中运行以下命令来启动 Darkflow：

python3 flow.py --help

这将显示关于参数选项的帮助信息。通常，运行 Darkflow 可以使用类似下面的命令：

python3 flow.py --modelcfg <model_config_file> --.weights <trained_weights_file> --input <image_or_video_path>

其中：

• <model_config_file> 是你在 cfg 目录下定义的网络配置文件。
• <trained_weights_file> 是预先训练好的模型权重文件。
• <image_or_video_path> 是要检测对象的图像或视频路径。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件通常位于 cfg 目录下，例如 cfg/yolov2.cfg。这些文件以文本形式定义了神经网络的架构。它们描述了卷积层、池化层和其他操作的数量、大小、激活函数等参数。

labels.txt 文件列出了模型将要识别的不同物体类别。例如，一个简单的 labels.txt 文件可能包含如下内容：

person
tvmonitor
pottedplant

这个文件用于指定模型需要识别的类别的名称。当你训练新的模型或者需要处理不同的数据集时，可以根据实际情况修改此文件。

请注意，要在本地运行 Darkflow，你需要确保已安装了必要的依赖项，如 Python3、TensorFlow、NumPy 和 OpenCV。可以按照 README.md 中的指示进行安装。

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