lossが下がっていくのを眺めながら、トレーニングが終了するまで待つ(あるいは適当なところで終了する)。list)が必要です。研究室で自分が使っているマシンで、darknetによるリアルタイム推論をしようとしたら全く動かなかった。普通の推論(画像中の特徴にバウンディングボックスを設置する)だと、動いてくれる。cfg等)が使いたかったら適宜変えてください。context)引导。jpg)すると現在の学習状況が確認できます。yoloにはv1とv2があり、c言語で書かれている。内部でjpgで検索してしまってるのでjpgの画像でないと学習できない。画像はimages、ラベルはlabelsに格納して同階層に配置しないといけない。やってみることにした。cfgを少し編集します。学習ステップごとに使い画像の枚数です。7层conv+max网络提取特征(和darknet19类似),嫁接网络采用的是13*13、26*26的分辨率探测网络,结构如下。うまくいけば数字がずらずら出てくると思います。15を上記ファイルから作ります。Colaboratoryにコードセルを追加して、次を入力、実行します。loss正常下降即可。Windows向けにポーティングされていないか調べたら、フォークされたリポジトリがあった。tokyoで使ったAIジャンケンのデータ作成方法を書くことにします。AIの専門家では無いので、固有名詞の間違いはご容赦願います。cfgを少し編集します。学習ステップごとに使い画像の枚数です。最初の数字が反復回数です。