尝试在自定义模型上显示图像时出现 Yolov4 错误

Question

我已经训练了我自己的模型，使用我自己的自定义数据集，使用 Yolov4，我已经下载了 .cfg、.weights 和 .data 文件。

当我尝试 运行 我的模型时使用：

darknet.exe detector test cfg/obj.data cfg/yolov4-og.cfg custom-yolov4-detector_best.weights 

我收到错误：

Error: l.outputs == params.inputs filters= in the [convolutional]-layer doesn't correspond to classes= or mask= in [yolo]-layer 

我不知道这是否是我的错误，使用我 运行ning 的命令，还是我训练的模型的错误。

如有任何帮助，我们将不胜感激。

Answer 1

我假设您使用的是主要的暗网存储库 AlexeyAB。请确保您遵循以下说明：

1. 确保在配置文件中分配正确的 classes 编号。

2. 将3中的filters=255改为filters=(类 + 5)x3 [convolutional] 在每个 [yolo] 层之前，记住它只 必须是每个 [yolo] 层

   之前的最后一个 [convolutional]

   https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/0039fd26786ab5f71d5af725fc18b3f521e7acfd/cfg/yolov3.cfg#L603 https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/0039fd26786ab5f71d5af725fc18b3f521e7acfd/cfg/yolov3.cfg#L689 https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/0039fd26786ab5f71d5af725fc18b3f521e7acfd/cfg/yolov3.cfg#L776

   所以如果 classes=1 那么应该是 filters=18。如果 classes=2 则写 filters=21

   (一般filters取决于类, coords和masks个数，即filters=(类 + coords + 1)*，其中mask是anchors的索引。如果没有mask , 然后 filters=(类 + coords + 1)*num)

参考：https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects