在 OpenCV DNN 中解析来自 YOLO-Darknet 的 cfg 文件

Question

我已经按照这个 link 使用我自己的数据集训练 yolo。我没有使用 CIAFR10 数据。 https://pjreddie.com/darknet/train-cifar/

这是名为 cifar.cfg

的 cfg 文件

[net]
batch=128
subdivisions=1
height=28
width=28
channels=3
max_crop=32
min_crop=32

hue=.1
saturation=.75
exposure=.75

learning_rate=0.001
policy=poly
power=4
max_batches =1000
momentum=0.9
decay=0.0005

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=32
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=64
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[maxpool]
size=2
stride=2

[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky

[convolutional]
filters=4
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky

[avgpool]

[softmax]
groups=1

[cost]
type=sse

它正确地分类了 Ubuntu 16.04 上的测试图像。我在 OpenCV3.4 DNN 模块中使用了这个 cgf 文件和相应的 wights。我正在使用 Visual studio 2017.

 String modelFile = "cifar_small.cfg";
 String modelBinary = "cifar_small.weights";

执行以下行时，我收到错误消息：

dnn::Net net = readNetFromDarknet(modelFile,modelBinary);

错误信息： OpenCV 错误：`cv::dnn::darknet::ReadDarknetFromCfgFile 中的解析错误（未知层类型：avgpool），文件 C:\build\master_winpack-build-win64-vc14\opencv\modules\dnn\src\darknet\darknet_io.cpp，第 503 行

另外，换了sooftmax再看看。看起来 DNN 无法理解这些术语。有人可以告诉我如何解决这些问题吗？

Answer 1

你们用的是同一个cfg文件吗？尝试将行尾转换为您的 OS 特定行尾。

avgpool 部分似乎是空的。如果你简单地删除它会发生什么？

Answer 2

如果我删除 avgpool，则 net.forward() 的 class 化结果不可读。它是 1 个通道的形式，行和列等于 0。当我从 tensorflow(.pb) 传递另一个模型时，我得到每个 class 的 4 个概率。谢谢

在 OpenCV DNN 中解析来自 YOLO-Darknet 的 cfg 文件

Parsing the cfg file froom YOLO-Darknet in OpenCV DNN

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