今天來試試訓練自己的數據吧!
但我真的很懶, 所以數據先用網路大神的dataset吧!
給看不懂英文的同好們
點這個here
滑鼠右鍵選到下載
創建一個新環境, 激活他
conda create -n yologpu python=3.6
activate yologpu
回到上次我們darkflow-master資料夾下
記得上次安裝的套件們, 這次tensorflow改成gpu版的
conda install -c aaronzs tensorflow-gpu
conda install -c anaconda cudatoolkit
conda install -c anaconda cudnn
pip install numpy==1.16.0
pip install opencv-python
pip install Cython
pip install -e .
然後找到資料夾cfg裡面的yolo.cfg, 複製一份叫yolo_custom.cfg (其實叫啥都無所謂啦)
用wordpad或者別的打開yolo_custom.cfg, 拉到最底下把classes改成1, filters改成30
回到上一層資料夾, 把labels.txt打開
裡面資料都刪掉, 改成ball
打開anaconda prompt, aconda prompt, 輸入
python ./flow --model cfg/yolo.cfg --load bin/yolov2.weights
看來是沒問題, 再輸入
python ./flow --model cfg/yolo_custom.cfg
接著到\darkflow-master\darkflow找到default.py並且打開
找到batch改成8, epoch改成100, 儲存
輸入python ./flow --model cfg/yolo_custom.cfg --train --dataset images --annotation annotations --gpu 0
為什麼我GPU輸入0呢? 因為工作管理員, 我的GPU是0
一個epoch跑step23, 超級久的, 我跑完再給大家看成果
如果你跑完了, 再輸入
python flow --imgdir sample_img/ --model cfg/yolo-new.cfg --load bin/yolov2.weights
記得把要測試的圖片放到sample_img裡面, out就是結果喔!
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