問題タブ [yolo]

coursera 深層学習専門の事前トレーニング済み YOLO モデルを使用するために、転移学習を試みています。YOLO モデルは画像の検出と認識を行います。そのため、検出されたオブジェクトの性別を識別するために、このモデルに同じレイヤーを追加したいと考えました。

したがって、m 個の画像があり、それらを既存の YOLO モデルに渡して出力を取得し、これらの出力を新しく追加されたレイヤーのトレーニング セットとして使用しようとしました。ここで私の問題が発生します: m 例を 1 行のコードで渡そうとすると: エラーが発生しました...

実行したすべての手順と得られた出力を指定します。

ライブラリのインポート

データセットのインポート:
形状の 2155 枚の画像 (608,608,3)

データセットの次元の確認

データセット ディメンションの出力

Yolo モデルのインポート

YOLO モデルに train_img を供給して、追加されたレイヤーのトレーニング セットとして使用される出力を取得します。

私が得るエラー：

入力のプレースホルダーのサイズは(None,608,608,3)であることに注意してください。したがって、サイズ(2155,608,608,3)のデータセットを送信しても問題はありません (それが理解できませんでした)。これに加えて、サイズ(1,608,608,3)の例をネットワークにフィードすると、エラーは発生しません! data_set 内のすべての要素を繰り返し処理し、ネットワークに 2155 回 ( (1,608,608,3) をフィードするたびに) フィードすることもできますが、これは時間がかかり、最善の方法ではありません。
ちなみにプレースホルダのNoneを使ってm個の訓練例を同時に送れると思っていました。

出力によると、エラーが何であるかを本当に理解できませんでした。これを理解するためにあなたの助けを待っています。

Darknet YOLO v2 https://pjreddie.com/darknet/yolo/でカスタム オブジェクト分類子をトレーニングしようとしています。

ほとんどの画像が 6000 x 4000 px で、解像度が低い画像のデータセットを収集しました。

トレーニングを行う前に、画像のサイズを変更して正方形にする必要がありますか?

構成が次を使用していることがわかりました：

そのため、さまざまなサイズのデータ​​セットに使用する方法を考えていました。