中文交流贴

[LamzZ2]

请问作者是怎么制作数据集的呢，主要想知道如何准备数据集的标签，我们现在也在做车辆检测和多属性识别

[LamzZ2]

还有个问题，如何做到实时检测和多属性识别的呀，这个多属性识别如何接进去的呢

[CaptainEven]

第一个问题： (1) . 检测部分的训练数据标签跟YOLO(darknet)保持一致cls_id x, y, w, h(对img_w, img_h的相对值)； (2). 识别部分的标签： 将组合特征一致的数据放到根目录下对应的子目录，子目录名成即label值，具体处理见代码：训练、测试数据类别按照子目录存放，子目录名即label，Color_Direction_type，如Yellow_Rear_suv 第二个问题: 在检测的基础上做识别，依据检测额bbox切ROI，仅仅使用ROI做识别。

[LamzZ2]

第一个问题： （1）。检测部分的训练数据标签跟YOLO（darknet）保持一致cls_id x，y，w，h（对img_w，img_h的相对值）; （2）。识别部分的标签：将组合特征一致的数据放到根目录下对应的子目录，子目录名成即标签值，具体处理见代码：训练，测试数据类别按照子目录存放，子目录名即标签， Color_Direction_type，如Yellow_Rear_suv 第二个问题： 在检测的基础上做识别，依据检测额BBOX切的投资回报率，仅仅使用ROI做识别。

谢谢指导 后续进展还有疑问请多多指教

[LamzZ2]

第一个问题： （1）。检测部分的训练数据标签跟YOLO（darknet）保持一致cls_id x，y，w，h（对img_w，img_h的相对值）; （2）。识别部分的标签：将组合特征一致的数据放到根目录下对应的子目录，子目录名成即标签值，具体处理见代码：训练，测试数据类别按照子目录存放，子目录名即标签， Color_Direction_type，如Yellow_Rear_suv 第二个问题： 在检测的基础上做识别，依据检测额BBOX切的投资回报率，仅仅使用ROI做识别。

刚刚看到老哥是武汉人，有缘啊，我是鄂州人，老乡，打个招呼 顺便再请教一个问题 就是多属性识别的数据集，我想自己准备，有必要把每一张的ROI截取下来进行训练吗？还是说留一点背景也可以呢 我想用MIT Cars dataset作为训练集试试

[CaptainEven]

是的，一张一张的截取ROI，ROI跟bounding box一样就可以，写过一个半自动化的GUI工具，可以加快这个过程，这两天会放上来。

[nobody-cheng]

请问作者是怎么制作数据集的呢，主要想知道如何准备数据集的标签，我们现在也在做车辆检测和多属性识别 同问如何制作数据集，非常谢谢

[ArchieGu]

请问作者是怎么制作数据集的呢，主要想知道如何准备数据集的标签，我们现在也在做车辆检测和多属性识别 同问如何制作数据集，非常谢谢 同问，我现在如果是要做监控摄像头这个角度的数据集，估计数据收集和打标签的过程就得清楚才行了。

[CaptainEven]

@ArchieGu 参考Clipper.py

[gongjing1996]

请问一下cfg文件里的share=0是什么呀？我直接在darknet版下面用cfg和weights在bdd100k上测试了一下，结果不太好。想请问一下基于你的数据集的测试结果？

[littlePrince126]

想请教一下，在车辆检测中，你用到的是哪些数据集来训练，让yolov3-tiny有这么好的检测效果？感谢

[zhangkaijing960806]

请教下作者，我测试自己的数据，提示外部图像无法扩展，这个是什么原因呢

[LegendSun0]

请教下作者，我测试自己的数据，提示外部图像无法扩展，这个是什么原因呢

麻烦问下这个问题解决了么？

[zzcqinag]

老乡好!我也是武汉的,请问下训练的时候,local paths和remote paths这两个有什么作用?谢谢 @CaptainEven