OpenCV 未知层类型 运行 暗网检测
OpenCV unknown layer type running darknet detect
我正在尝试从使用 Yolo v2 切换到 Yolo v3，但无法进行检测。我收到错误
OpenCV Error: Parsing error (Unknown layer type: shortcut) in ReadDarknetFromCfgFile
有人知道我该如何解决这个问题吗？使用 Yolo v2 中的 cfg 文件工作正常。
对 运行 YOLOv3 的支持已添加到 OpenCV 主分支 (3.4.3)。
您应该能够使用 YOLOv3 config and weights 和 OpenCV DNN 模块来执行对象检测。
net = cv2.dnn.readNet(args.weights, args.config)
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scale, (416,416), (0,0,0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(get_output_layers(net))
完整代码here.
看看object detection example in the samples/dnn directory on OpenCV's github repo。
这 blog post (written by me) explains in detail about performing object detection with pre-trained YOLOv3 weights on COCO dataset to detect 80 common objects 在上下文中。
希望这对您有所帮助。
我正在尝试从使用 Yolo v2 切换到 Yolo v3，但无法进行检测。我收到错误
OpenCV Error: Parsing error (Unknown layer type: shortcut) in ReadDarknetFromCfgFile
有人知道我该如何解决这个问题吗？使用 Yolo v2 中的 cfg 文件工作正常。
对 运行 YOLOv3 的支持已添加到 OpenCV 主分支 (3.4.3)。
您应该能够使用 YOLOv3 config and weights 和 OpenCV DNN 模块来执行对象检测。
net = cv2.dnn.readNet(args.weights, args.config)
blob = cv2.dnn.blobFromImage(image, scale, (416,416), (0,0,0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(get_output_layers(net))
完整代码here.
看看object detection example in the samples/dnn directory on OpenCV's github repo。
这 blog post (written by me) explains in detail about performing object detection with pre-trained YOLOv3 weights on COCO dataset to detect 80 common objects 在上下文中。
希望这对您有所帮助。