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[Day23] Colab sample & RaspberryPi上,皆無法正確得到圖片預測結果 - Cupoy

Colab上運行,看起來訓練建構都順利,但是到最後預測沒有出現TugLoading weights ...

[Day23] Colab sample & RaspberryPi上,皆無法正確得到圖片預測結果

2021/02/09 下午 03:54
在樹莓派上布署與使用 YOLOv3-tiny
Shun-ching Hsu
觀看數:91
回答數:3
收藏數:0

1. Colab上運行,看起來訓練建構都順利,但是到最後預測沒有出現Tug Loading weights from /content/gdrive/My Drive/yolov3/yolov3_training_last.weights... seen 64, trained: 256 K-images (4 Kilo-batches_64) Done! Loaded 24 layers from weights-file Detection layer: 16 - type = 28 Detection layer: 23 - type = 28 ./test.jpg: Predicted in 5.060000 milli-seconds. Unable to init server: Could not connect: Connection refused 2. 放在樹梅派上跑,執行cd ~/darknet ./darknet detector test ./data/obj.data ./cfg/yolov3_training.cfg ./cfg/yolov3_training_last.weights ~/Downloads/inference_config_file_tinyYolo/test.jpg 結果跟講義輸出幾乎一樣,但是沒看到Tug: 81% 在D22時,預測是能夠順利看到Tug的。(雖然我有修改class =3 以及對應的filter) 想請問sample是否正確? 或是指令有需要修改嗎? 多謝

回答列表

  • 2021/02/10 下午 09:14
    Jeffrey
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    留言數:1

    Hello, 你好, Sample 應該是正確的, 請問一下, 環境設定與具體操作指令為何? Thanks

  • 2021/02/17 下午 04:36
    張維元 (WeiYuan)
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    留言數:2

    嗨,你好
    看起來試圖片沒有跑完,這部分可能要提出題專家看一下(之前也有同學問過)

    嗨,你好,我是維元,持續在不同的平台發表對 #資料科學、 #網頁開發 或 #軟體職涯 相關的文章。如果對於內文有疑問都歡迎與我們進一步的交流,都可以追蹤我的 Facebook技術部落格 ,也會不定時的舉辦分享活動,一起來玩玩吧 ヽ(●´∀`●)ノ 以下分享一些我近期發表跟資料科學有關的文章,歡迎大家持續追蹤: ■ 資料分析工具那麼多,該怎麼選? 🛠️
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    資料前處理必須要做的事 - 資料清理與型態調整

  • 2021/02/20 下午 10:10
    王柏鈞
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    留言數:0

    Hi,我這邊提出幾點我們可能會有的差異: 1. 模型訓練失敗 你可以嘗試放訓練資料進去預測判斷模型是否 2. 模型訓練本身的隨機性 訓練久一點,我大致上都是訓練3~4小時就關掉。拿yolov3_training_last.weights來用 3. tiny-yolo沒有偵測到tug 環境有問題,資料不足或是訓練效果不佳都有可能。 我會建議你可以嘗試橘子辨識 D24 他也是yolov3-tiny模型,但你有更充足的資料進行訓練