keras-yolo3-master 项目实战cookbook
1、.h5文件转化
1.1 Error: FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: ‘yolov3.weights’
解决办法:通过在.py文件中添加print()命令发现文件的打开路径有问题,因此在代码中手动添加.weights的绝对路径,使程序能够找到该文件
Convert the Darknet YOLO model to a Keras model.
将上述代码改为下面的形式:
D:\anoconda\envs\tensorflow1\python.exe
用来指出python idle的路径
E:\DL\keras-yolo3-master\keras-yolo3-master\convert.py
用来找到.py文件路径
E:\DL\keras-yolo3-master\keras-yolo3-master\yolov3.cfg E:\DL\keras-yolo3-master\keras-yolo3-master\yolov3.weights E:\DL\keras-yolo3-master\keras-yolo3-master\model_data\yolo.h5
将相对路径yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
改成绝对路径
D:\anoconda\envs\tensorflow1\python.exe E:\DL\keras-yolo3-master\keras-yolo3-master\convert.py E:\DL\keras-yolo3-master\keras-yolo3-master\yolov3.cfg E:\DL\keras-yolo3-master\keras-yolo3-master\yolov3.weights E:\DL\keras-yolo3-master\keras-yolo3-master\model_data\yolo.h5
在终端运行后成功生成.h5文件,不过这种方式貌似治标不治本,根本原因是pycharm将相对路径自动匹配到python ide的路径中而不是项目下载路径中,就怕后面所有涉及的相对路径都要改成绝对路径,希望后面可以根除这个毛病。
回来改一下解决办法:之前 忽略了细节,应先将终端的当前工作目录cd 到E:\DL\keras-yolo3-master\keras-yolo3-master
即github项目的保存路径,再运行 D:\anoconda\envs\tensorflow1\python.exe convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
即可解决问题
生成.h5文件后可以开始预测图片或视频了:
1.2 目标检测
图片检测:D:\anoconda\envs\tensorflow1\python.exe yolo_video.py --image imgaes/sample_dog.jpg
视频检测:D:\anoconda\envs\tensorflow1\python.exe yolo_video.py --input images/demo1.mp4 --output images/result.mp4
来看一个目标检测小demo
点这里=====>>>>目标检测小demo
2、训练自己的数据
pass>>>待更新
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