Настройка нейросети для детекции объектов

Обучать нейросеть — долгий и затратный по вычислительным ресурсам процесс. Как сделать его проще, расскажем далее на примере переобучения нейросети по детекции определенного объекта на изображении.

1515

@NewTechAudit дошел до запуска обучения, однако не заводится:

(base) C:\Users\gelmelv\PycharmProjects\yolov3-master>python train.py --cfg data/yolov3-spp.cfg --data data/conf.data --weights data/yolov3-spp.pt --batch-size 4 --nosave

Apex recommended for faster mixed precision training: https://github.com/NVIDIA/apex
Namespace(adam=False, batch_size=4, bucket='', cache_images=False, cfg='.\\data\\yolov3-spp.cfg', data='data/conf.data', device='', epochs=300, evolve=False, img_size=[320, 640], multi_scale=False, name='', nosave=True, notest=False, rect=False, resume=False, single_cls=False, weights='data/yolov3-spp.pt')
Using CUDA device0 _CudaDeviceProperties(name='GeForce GTX 1060', total_memory=6144MB)

Start Tensorboard with "tensorboard --logdir=runs", view at http://localhost:6006/
Model Summary: 225 layers, 6.29987e+07 parameters, 6.29987e+07 gradients
Optimizer groups: 76 .bias, 76 Conv2d.weight, 73 other
100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 28/28 [00:00
train(hyp) # train normally
File "train.py", line 183, in train
single_cls=opt.single_cls)
File "C:\Users\gelmelv\PycharmProjects\yolov3-master\utils\datasets.py", line 402, in __init__
assert nf > 0 or n == 20288, 'No labels found in %s. See %s' % (os.path.dirname(file) + os.sep, help_url)
AssertionError: No labels found in C:\Users\gelmelv\PycharmProjects\yolov3-master\labels\. See https://github.com/ultralytics/yolov3/wiki/Train-Custom-Data

Убедитесь, что в папке yolov3-master\labels существует текстовые файлы с разметкой, для каждого из изображений в папке yolov3-master\images (названия полностью идентичны, за исключением расширения).....

1