tensorflow-yolov3

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训练到中间会出现nan

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你好，作者。非常感谢你的分享你的代码。我一直关注你的动态。从之前老版本的yolov3,到现在的版本。现在我用你的代码的时候，训练时，起初一开始就Nan,后来我把学习率放低，但是迭代到30几个epoch的时候就Nan了。我用你之前的版本并没有出现过这种情况。还有个奇怪的现象，我之前的学习率一般从0.001开始。现在0.0005，训到30还nan，这点有点奇怪

fengxiuyaun

pb文件转openvino部署问题

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最近尝试了yunyang1994大神的yolov3版本，现在需要用openvino部署，参考了一些其他仓库的情况，现在转的有问题，不知道有没有大神转成功？分享一下经验。

huangzy97

测试的时候为什么只有一个input_size?图片不是正方形怎么办？

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测试的时候为什么只有一个input_size?图片不是正方形怎么办？

leolv131

About TRAIN_INPUT_SIZE

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what is the meaning of this parameter in the configuration? Thanks for the response

didacusAbella

basline_anchors

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Hello， How did you get your “basline_anchors.txt”? Thank you

change113

ValueError: cannot reshape array of size 3549 into shape (6)

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Traceback (most recent call last): File "G:/数据集/tensorflow-yolov3-master/image_demo.py", line 43, in np.reshape(pred_lbbox, (-1, 5 + num_classes))], axis=0) File "G:\anaconda\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line 292, in reshape return _wrapfunc(a, 'reshape', newshape, order=order) File "G:\anaconda\lib\site-packages\numpy\core\fromnumeric.py", line...

hexin6688

cannot reshape array of size 134277 into shape (256,128,3,3)

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raceback (most recent call last): File "from_darknet_weights_to_pb.py", line 3, in from from_darknet_weights_to_ckpt import load_weights File "/home/tl/tensorflow-yolov3/from_darknet_weights_to_ckpt.py", line 69, in load_ops = load_weights(tf.global_variables(), darknet_weights) File "/home/tl/tensorflow-yolov3/from_darknet_weights_to_ckpt.py", line 56, in load_weights (shape[3],...

akarshsoman

evaluate时，检测结果的confidence非常低，导致全部被score_threshold过滤掉。但是把.ckpt文件转换成pb文件后，测试图片正常。

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 如图，输出的检测结果中confidence非常低。 但是下图中用该.ckpt文件转换成的pb进行image_demo测试时，没问题。  ----------------- 说明:evaluate.py中self.trainable设置为False时会出现上述问题，设置成True时则可以输出正常的confidence，但是和pb文件检测出来的结果也有比较大的差异，不够这也是正常的毕竟为True的时候表示正在训练。 ------------- 看其他人问的问题有人说是欠拟合，我感觉不是。我把yolo改成20层，数据集用VOC中的person类，而且训练的loss已经在很多个epoch内应为训练次数没有下降。而且既然欠拟合，为什么pb测试出来的效果还可以接受呢？

llllearner

运行evaluate.py 结果全是0.请问这应该怎么办？

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bubblezh

训练自己的数据集，并使用训练好的模型进行测试（少走弯路）

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* 1. 准备数据，制作训练时需要的文件（data文件夹下面的四个文件：数据类名，锚框，训练数据，测试数据） * 2. 根据步骤1修改core/config.py文件 * 3. 基于yolo原始权重训练，（或者从头训练）（这步教程写的很清楚） * 4. 当loss为1左右时，模型就已经有效果了，训练过程中会保存很多模型，选择一个loss最小的，并根据所选择的模型名修改freeze_graph.py，修改后运行freeze_graph.py，会在项目根目录生成***.pb文件 * 5. 修改demo文件，如修改video_demo.py，修改调用的***.pb文件路径，修改num_class为自己数据类个数

yfq512