在OpenCV DNN中解析cfg文件froom YOLO-Darknet

Parsing the cfg file froom YOLO-Darknet in OpenCV DNN

本文关键字：cfg 文件 froom YOLO-Darknet OpenCV DNN      更新时间：2023-10-16

我点击了这个链接，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的cfg文件.cfg

[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

它正确地对 Ubuntu 16.04 上的测试图像进行分类。我已经在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：解析错误(未知层类型：avgpool(在 'cv：:d nn：:d arknet：：ReadDarknetFromCfgFile，文件 C：\build\master_winpack-build-win64-vc14\opencv\modules\dnn\src\darknet\darknet_io.cpp，第 503 行

另外，对于sooftmax和看。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？

你使用相同的 cfg 文件吗？尝试将行尾转换为特定于操作系统的行尾。

平均池部分似乎为空。如果只是将其删除会怎样？

如果我删除 avgpool，那么 net.forward(( 的分类结果是不可读的。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，我为每个类获得 4 个概率。谢谢

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