DarkNet--分类 ./darknet classifier train/valid/test

最新推荐文章于 2025-11-15 08:43:41 发布
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本文详细解析了在训练过程中遇到'toomanyfortoofewlabels'错误的原因，通常是因为数据集中标签不平衡或者标签重复导致。文章提供了检查labels.txt文件和图片路径的正确方法，帮助读者避免这一常见问题。

注意在labels.txt文件中，比如 类别 是 BV和NOBV，因为'BV'的是重复的，所以在训练过程中会提示

'too many for too few labels'，在图片的路径中，也不要写。

 

Captain_zp
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moon
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与其道听途说，不如少走点弯路，轻松跟我来全面剖析 darknet 官网！
程序猿视角
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仔细研读官网，你绝对不会失望！很多人以为 darknet 就是一个实现 yolo 算法的私人代码。事实上， darknet 官网全面介绍了darknet 在更多领域的优秀表现，包括图像检测、图像分类、图像生成、RNN自然语言处理算法、AlphaGo下棋、模型压缩精简。官网提供了大量训练好的模型资源，可以为我们节省不少训练时间。最后，官网还对个人GPU工作站配置等提供了很好的参考建议。
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sinat_32512123的博客
04-02 1139
文章目录darknet包的下载编译下载yolov4.weights文件数据集数据集下载数据集介绍数据处理配置文件的设置功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 darknet包的下载 AlexeyAB版 github 编译
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绿色羽毛
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Obama_优快云的博客
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这几天因为要对yolo进行重新训练，需要用到imagenet pretrain，由于网络是自己设计的网络，所以需要先在darknet上训练imagenet，由于网上都没有相关的说明教程，特别是图片路径是怎么和类别标签对应起来的，让我百思不得其解，所以最后就自己去查看了darknet的源码，发现原来作者是用了字符串匹配，来查找图片路径字符串中是否有与类别标签字符串匹配的子字符串，以此判断该类别标签的
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Darknet是一个小众的神经网络开源框架，采用纯C++编写，小巧而精炼，速度奇快。著名的YOLO就是其应用之一。 人脸表情识别最近讨论得比较多，但是基本上都在tensorflow上实现的，比较简单。今天我们用Darknet来实现人脸表情识别。 一 : 开发环境 Window10 + vs2015 + Darknet(windows版本）参见 AlexeyAB 版本darknet 二: 数...
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./darknet classifier valid cfg/imagenet1k.data cfg/extraction.cfg extraction.weights 使用valid 去前向运算，输出top 1 top 2的值。
將代碼改為在本機訓練yolov !git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet # **Instructions**: ### 1 - Upload this notebook on [Google Colab](https://colab.research.google.com/) (this notebook need to run on Google Colab). ### 2 - Open the notebook on Google Colab. ### 3 - Change the Google Colab runtime to "GPU" by navigating to "Runtime" > "Change runtime type" ### 4 - Run all cells to start training your model. ### 5 - After the last command finish its execution, copy the file ```yolov4-tiny/training/yolov4-tiny-custom_last.weights``` from your google drive to the cloned project in the same folder as the 4_yolo_opencv_detector notebook. %cd .. from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') !ln -s /content/gdrive/My\ Drive/ /mydrive ls /mydrive/yolov4-tiny #%% %cd /content/darknet/ !sed -i 's/OPENCV=0/OPENCV=1/' Makefile !sed -i 's/GPU=0/GPU=1/' Makefile !sed -i 's/CUDNN=0/CUDNN=1/' Makefile !sed -i 's/CUDNN_HALF=0/CUDNN_HALF=1/' Makefile !sed -i 's/LIBSO=0/LIBSO=1/' Makefile #%% !make #%% %cd data/ !find -maxdepth 1 -type f -exec rm -rf {} \; %cd .. %rm -rf cfg/ %mkdir cfg #%% !cp /mydrive/yolov4-tiny/obj.zip ../ !unzip ../obj.zip -d data/ !cp /mydrive/yolov4-tiny/yolov4-tiny-custom.cfg ./cfg !cp /mydrive/yolov4-tiny/obj.names ./data !cp /mydrive/yolov4-tiny/obj.data ./data !cp /mydrive/yolov4-tiny/process.py ./ !cp /mydrive/yolov4-tiny/yolov4-tiny.conv.29 ./ #%% !python process.py #%% !ls data/ #%% !./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov4-tiny-custom.cfg yolov4-tiny.conv.29 -dont_show
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