Коментари

Копиране на връзка Цитирайте отговор

saipraneethd коментира 29 август 2017 г. •

Обучавам Darknet YOLO на Amazon EC2, p2.xlarge екземпляр
Моля, помогнете ми с тази грешка

Моят Makefile
GPU = 1
CUDNN = 1
OPENCV = 0
OPENMP = 0
ДЕБУГ = 0

Използвана команда
./ данни за влак на детектор за тъмни мрежи/obj.data yolo-obj.cfg darknet19_448.conv.23

причина

jinyu121 коментира 31 август 2017 г.

saipraneethd коментира 1 септември 2017

Намерих решението. Моят .txt файл за съответните изображения беше Infinite Infinite Infinite Infinite. Следователно не работеше

feiyunzhang коментира 28 септември 2017

можете също да компилирате darknet с включен opencv (opencv = 1), тогава този проблем ще бъде решен

deepkshikha коментира 9 ноември 2017 г. •

Здравейте, получавам подобна грешка

/ darknet $ ./darknet yolo train cfg/yolo.cfg extraction.conv.weights
Не може да се зареди изображение "data/labels/crater.png"
Причина за STB: не може да се активира

Нямам никакъв png файл в папката с етикети. Моля, предложите. Благодаря предварително

TheMikeyR коментира 9 ноември 2017 г. •

@deepkshikha при обучение трябва да използвате този формат

Файлът example.data трябва да има този формат:

Тъй като не се свързвате с нито един файл с данни, той използва някакъв тестов сценарий по подразбиране от изходния код и това изглежда прави вашата грешка.
Повече информация на уебсайта https://pjreddie.com/darknet/yolo/

TheMikeyR коментира 9 ноември 2017 г. •

@deepkshikha Не съм сигурен какво точно се опитваш да направиш или каква е новата грешка, която имаш? Но ако следвате ръководството на https://pjreddie.com/darknet/yolo/, определено ще можете да започнете да тренирате. Ако искате да използвате свой собствен набор от данни, мога да препоръчам това ръководство https://timebutt.github.io/static/how-to-train-yolov2-to-detect-custom-objects/

deepkshikha коментира 9 ноември 2017

Съжалявам за горния коментар Всъщност погрешно поставих същия коментар тук са грешката, която получавам

/ darknet $ ./darknet детектор train cfg/crater.data cfg/yolo-voc.cfg darknet_448.conv.22
Не е опция: детектор

deepkshikha коментира 9 ноември 2017

Опитвам само собствения си набор от данни

TheMikeyR коментира 9 ноември 2017 г.

Можете ли да опитате да стартирате примерите от https://pjreddie.com/darknet/yolo/ Откриване с помощта на предварително обучен модел, ако това се получи, тогава трябва да опитате да тренирате с помощта на voc, също като следвате ръководството на уебсайта и ако това работи има нещо нередно с вашите потребителски данни.
Докладвайте, ако се забиете.

TheMikeyR коментира 10 ноември 2017 г.

Не сте публикували грешка @deepkshikha

TheMikeyR коментира 10 ноември 2017 г.

Ако не можете да стартирате примера или ръководството по-горе, тогава нещо не е наред с вашите библиотеки, опитайте да преинсталирате cuda.
Също така виждам, че ви липсва CUDA = 1 във вашата конфигурация, трябва ви това, за да можете да използвате CUDNN флаг.

SteveIb коментира 11 януари 2018 г.

Може да е полезно да споделя моя опит,
Подготвих данните си на Windows и след това стартирах на Mac OS.

Изпълнявам командата cat -v train.txt
Разбрах следното

/Images/000/ZT135_15_A_4_75001000.jpg^M
/Images/000/ZT135_15_A_4_710001000.jpg^M
/Images/000/ZT76_17_A_1_800.jpg^M

Премахнах ^ M чрез следната команда
tr -d '\ r' output.file

Така че, когато преминавате от windows към mac или обратно, погрижете се за връщането на каретката и новата линия

ето коментара, който ми помогна

"Shai3 месеца преди 14 дни
UTF-8 не помогна, но вашият пост ми даде идеята да проверя за подобни неща. Редактирах текстовия файл в notepad ++ на windows, така че използваше системата Windows CR LF, смених го на Unix LF и заработи! Благодаря!"

Мислех, че това би било полезно, тъй като ми погълна времето!

enriqueav коментира 16 април 2018 г.

Имах същия проблем, коментиран от @SteveIb, но командата tr не ми работеше в Mac OS.
Ето какво направи трикът в vi

И запазете файла.

varenaggarwal коментира 13 юни 2018 г.

мога ли да обуча набора от данни само на процесора

deepkshikha коментира 13 юни 2018 г.

да @ varen27 прави промени в makefile cuda и CudNn на 0 и стартира, но това ще отнеме повече време

varenaggarwal коментира 14 юни 2018 г.

@deepkshikha те вече бяха 0, но все пак се сблъсквам с тази грешка

varenaggarwal коментира 14 юни 2018 г.

@deepkshikha
Зареждане на тежести от darknet19_448.conv.23. Свършен!
Скорост на обучение: 0,001, инерция: 0,9, затихване: 0,0005
Преоразмеряване
384
Не може да се зареди изображение "/data/obj/pic18.JPG"
Причина за STB: не може да се активира

показва това и след това програмата се прекратява.

TheMikeyR коментира 15 юни 2018 г.

@ varen27 не, също ако нямате nvidia gpu, не можете да инсталирате cuda.

varenaggarwal коментира 19 юни 2018 г.

@deepkshikha благодаря, успях да започна обучение, но мога да осмисля резултата. Бихте ли ми помогнали:

снадгауда коментира 2 юли 2018 г. •

Първото нещо, което трябва да проверите, е, че имате разрешение да редактирате/четете необходимите файлове.

За да проверите разрешенията за файлове в текущата директория, използвайте командата ls -l. Всички файлове, които имат ---------- до тях, понастоящем не са достъпни.

За да разрешите достъп до тези файлове, използвайте командата chmod 777. Например, ако нямате достъп до obj.data, използвайте chmod 777 obj.data. Ако искате да промените разрешенията за всеки файл във вашата директория, използвайте chmod 777 -R. След това използвайте ls -l отново, за да сте сигурни, че вече имате достъп.

Промяна на файловете, така че да включват абсолютния път, по който съм работил за мен на Mac. Това обаче не реши проблема с Windows.

В Windows се сблъсках със същата грешка и се оказа, че проблемът е краят на редовете. Уверете се, че последователностите в края на реда са "/ n", а не "/ r/n". В текстов редактор (като код на Visual Studio) се уверете, че имате LF, а не CRLF, както и че файловият формат е UTF8.

Странична бележка: Преминах и към тази версия на тъмната мрежа https://github.com/pengdada/darknet-win-linux, тъй като тя работеше по-добре на Linux.

ЛоликаПадманбхан коментира 5 юли 2018 г.

Хей
Искам да използвам darnet за класификация на изображения и оплакване от darknet с GPU. когато се опитвам да стартирам това с едно тестово изображение, това ми дава грешката по-долу.
GNKO-влак:

/ Darket/darknet $ ./darknet -i 0 test kite.jpg cfg/alexnet.cfg alexnet.weights
Не може да се зареди изображение "kite.jpg"
Причина за STB: не може да се активира
любезно ми помогнете в това.
Благодаря!

deepkshikha коментира 13 юли 2018 г.

@LolikaPadmanbhan проверете пътя на kite.jpg във вашата система

ЛоликаПадманбхан коментира 13 юли 2018 г.

@deepkshikha хей го реши . трябва да са данни/kite.jpg липсваха ми тези данни /. сега мога да тичам.
така или иначе благодаря за отговора.

deepkshikha коментира 13 юли 2018 г.

TingtingAlice коментира 19 юли 2018 г.

хей, срещнах проблема, когато направих проекта по следния начин:
/ usr/bin/ld: пропускане на несъвместими /usr/local/cuda/lib64/libcudnn.so при търсене на -lcudnn
libdarknet.a (convolutional_layer.o): Във функция cudnn_convolutional_setup ': convolutional_layer.c:(. text + 0xcbc): неопределена препратка към cudnnSetConvolutionGroupCount'
collect2: грешка: ld върна 1 статус на изход
Makefile: 76: Рецептата за целеви 'darknet' не бе успешна
make: *** [darknet] Грешка 1

Как да поправя това? Помогнете ми!

TingtingAlice коментира 19 юли 2018 г.

когато се изпълнява на графичен процесор,
102 конв. 256 3 x 3/1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOP
103 реал. 128 1 x 1/1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0,177 BFLOP
104 конв. 256 3 x 3/1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BFLOP
105 реал. 255 1 x 1/1 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 255 0,353 BFLOP
106 откриване
Зареждане на тежести от darknet53.conv.74. Свършен!
Скорост на обучение: 0,001, инерция: 0,9, затихване: 0,0005
Преоразмеряване
608
Изключение с плаваща запетая (изхвърлено ядро)

TingtingAlice коментира 19 юли 2018 г.

когато съм на графичен процесор, модифицирах Makefile така
GPU = 1
CUDNN = 0
OPENCV = 1
OPENMP = 0
ДЕБУГ = 0