ไม่สามารถเล่นวิดีโอนี้
ขออภัยในความไม่สะดวก
YoloV4 ile Object Detection(Nesne Tanıma) Modeli Nasıl Eğitilir ?
ฝัง
- เผยแพร่เมื่อ 5 ก.พ. 2021
- Merhabalar ben Yakup,
Bu videoda sizlere yolov4 ile object detection modeli nasıl oluşturabileceğimizi göstermeye çalıştım. Bu iş için google'ın bize sunmuş olduğu Google Collab üzerinden ücretsiz Gpu kullandık. Object detection hakkında hiç bilginiz olmasa bile bu videoyu takip ederek siz de kendi Nesne Tanıma modelinize sahip olabilirsiniz.
Google Collab Linki:colab.research...
YoloV3 ile nesne tanıma modeli eğitimi: • ÜCRETSİZ GPU KULLANARA...
Data set nasıl oluşturulur : • FOTOĞRAF ETİKETLEMEKLE... /
• FOTOĞRAF ETİKETLEYEREK...
![[UNCUT] The Loyal Pin ปิ่นภักดิ์ EP.3 (3/4)](http://i.ytimg.com/vi/733LDfWIyc8/mqdefault.jpg)
Başkan Adamın Dibisin yemin ederim bu kadar net açıklayan ve net bir doküman hazırlayan Türkiye de bir tek sensin
Tüm videolarınızı izleyerek bitirme projesi yaptım. teşekkürler
Çok teşekkür ederim, eksik olmayın
Gerçekten şakasız çok başarılı ve eğitici bir video elinize ve emeğinize sağlık :)
Çok teşekkürler :)
Çok güzel ve yararlı bir anlatım, teşekkürler
Çok teşekkür ederim , iyi çalışmalar :)
16.27 de eğer train ve test.txt uzantılarınız varsa dogru gidiyorsunuz demiştiniz ama benim veri setimde sadece fotoğraflar oldugundan kaynaklı galiba bende bu 2 txt uzantısı oluşmadı ne yapmam gerekir bilgilendirir misiniz acaba lütfen?.
Videoda herhangi bir etiketleme yapıldı mı ? Bir de eğer 5 sınıf yapacak olursak bu koddan neler farklı olurdu?
Emeğinize sağlık teşekkürler.
Merhaba Hocam YoloV8 için de bir eğitim gelir mi? Bu arada anlatımınıza hayranım
Çok güzel bir anlatım olmuş
Çok teşekkürler :)
darknet bulunamadı diyip duruyor yav
Hocam çözebildiniz mi sorunu
merhaba hocam Gerçek Zamanlı Trafik İşareti Algılama Ve Tanıma Sistemi böyle projem var ama yapmakta zorlanıyorum veri setini topladım model oluşturmıyorum daha önce böyle proje yapmadım bana yardımcı olablirmisiniz eğitim tavsitesi yada başka birşey
İyi günler verisetini test ve obj olarak rastgele nasıl bolebilirim onu da gösterdiğiniz bir video mevcut mudur? teşekkürler ?
slm hocam Yolov7 için eğitim çekmeyi düşünüyormusunuz ?
Merhabalar Hocam , eğitimleriniz gerçekten altın niteliğinde öncelikle teşekkür ederim, hocam sormak istediğim bir konu var, eğittiğimiz bu modelleri daha sonra iyileştirmek için yeni resimler ekleyip tekrardan baştan eğitim işlemlerini yenidenmi yapacağız , yoksa eski eğitim dosyasının eğitimini yeni resimlerle üzerine ekleyerek eğitebilirmiyiz ?
Merhabalar, ben teşekkür ederim.
Farklı fotoğraflarla hiç denemedim ama eğitime kaldığı yerden devam etme olayı var. O yüzden fotoğraflar değişse de bir sıkıntı oluşturacağını sanmıyorum. Yani bir denemek lazım yine ama bence bir sıkıntı olmaz.
emeğinize sağlık günlerdir aradığım şeyi buldum teşekkürler. bu eğitim setini bir kameraya entegre ederek gerçek zamanlı detection lar yapabilir miyim?
Dakika 16:00'daki train.txt dosyası bende oluşmadı, neden olabilir acaba? O dosya olmadan ilerlemem sıkıntı olur mu acaba?
Aşağıdaki kodların olduğu satırı çalıştırdığımda takip eden hatayı aldığımı gördüm, bunu nasıl çözebilirim?
!python generate_train.py
!python generate_test.py
hata: Traceback (most recent call last):
File "generate_train.py", line 3, in
os.chdir(os.path.join("data", "obj"))
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/obj'
Hatanın sebebini aslında tahmin edebiliyorum, sanırım drive'ımdaki obj.zip dosyamın içerisindeki asıl klasörün isminin obj değil de train olmasından kaynaklı. Bu noktada drive'ımdan obj.zip klasörümü silip yanlış olan klasör adını düzeltip tekrar drive'ıma yüklersem işlemlere sorunsuz devam edebilir miyim yoksa bu düzeltmeyi yapıp her şeye en baştan mı başlamam gerekir?
Edit: Sorunun sebebini yanlış düşündüm sanırım. python generate_train.py bu dosyayla alakalı olabilir gibi geldi. İlgili text dosyasının içeriğini doğru olarak yazıp kaydederek upload ettiğim halde train.txt dosyası oluşmuyor. Nasıl Düzeltebilirim?
Edit 2: Üstteki sorunu sanırım çözdüm. Daha sonra eğitim aşamasına kadar ilerledim. Eğitimi başlattığımda şimdi yazacağım satıra kadar gelip devamında belirtilen hataları veriyor ve duruyor, bunu nasıl çözebilirim? Kodun başında yazdığı şekilde %%capture komutunu uncomment ederek de denedim ancak maalesef bir işe yaramadı.
Create 6 permanent cpu-threads
used slow CUDNN algo without Workspace! Need memory: 515041551, available: 428605440
CUDNN-slow used slow CUDNN algo without Workspace! Need memory: 128786703, available: 101449728
Try to set subdivisions=64 in your cfg-file.
CUDNN-slow CUDA status Error: file: ./src/dark_cuda.c : () : line: 461 : build time: Mar 26 2021 - 11:13:55
CUDA Error: out of memory
CUDA Error: out of memory: File exists
darknet: ./src/utils.c:331: error: Assertion `0' failed.
Edit 3: Sanırım bunu da çözdüm. Config dosyasını ikinci kez editlerken çözünürlüğü 416*416 yapmayı unutmuşum. Şu anda loss vs. verilerini görmeye başladım çok şükür. Herhalde artık olmuştur değil mi? Beklemekten başka yapmam gereken bir şey var mı? Bir de şey sormak istiyorum, benim nesnelerim 5 adet (bunu göz önüne alarak ayarlamaları yaptım) Sizce 5 farklı obje için ne kadar süre eğitim gereklidir? Toplam 385 civarı fotoğraf kullandım.
Güncel edit: konsola ilgili kodları girmiş olmama rağmen az önce ekrana baktığımda robot doğrulaması geldiğini fark ettim. Bunun başka çözümü var mı acaba? Saatlerce çalışması gerektiği için mutlaka ekrana tıklama yapıldığından emin olmak istiyorum.
Hataların hepsini çözmüşsün tebrik ederim ama bir daha karşılaşma ihtimaline karşın: İlk karşılaştığın hatada data dizini içerisinde obj klasörüne erişilmediği için bir hata vermiş. Bu büyük ihtimalle dosya isimlerinin farklı olmasından kaynaklanır ve bazen collab'ten drive'a veya drive'dan collab'a dosya aktarım sırasında gecikmeler yaşanabiliyor. Dosyalar iletildiği halde olması gerektiği yerlerde görünmeyebiliyor. O yüzden bazen biraz beklemek sorunu çözecektir.
Eğitim kısmı için 385 fotoğraf yetersiz gelebilir. Model eğitimi yine tamamlanır ama datasetinizden farklı tarz fotoğraflarda çok etkili çalışmayabilir. Datasetindeki fotoğraf sayınız ne kadar fazla olursa o kadar sağlıklı bir model eğitmiş olursunuz. Eğitim süresini de aslında loss değeriniz belirler. 1in altığına düştüğü değerlerde model elle tutulur sonuçlar vermeye başlayacaktır. O yüzden tam bir zaman vermek pek mümkün değil ama ben şuana kadar 6 7 saatten fazla eğitim yaptığımı hatırlamıyorum. ve tabiki model eğitimini istediğimiz yerde kesip denemelerimizi yaptıktan sonra memnun olmazsak eğitime kaldığımız yerden devam edebiliriz.
Robot doğrulamasıyla hiç karşılaşmadım ama konsola kodu girmek yeterli olacaktır. Her durumda tıklamalar gerçekleşir.
@@yakupkeskin çok sağ olun hocam, mevcut loss değerlerimi tekrar kontrol edeceğim, yanlış hatırlamıyorsam en son baktığım average loss kısmında 4.0 gibi bir değer vardı. Şimdilik gayet iyi sanırım.
Edit: şimdi baktım, average loss 1.25’e kadar düşmüş şu anda. Sanırım çok iyi değil mi bu kadar sürede böyle olması? Zaten proje çok zorlayıcı değil, kendi çektiğim fotoğraflar ve internetten edindiğim fotoğrafları kullanarak eğitim yapıyorum. Mümkün olduğunca büyük bir kısmını kendi çektiğim fotoğraflarla yaptım. Projede zaten belirlemiş olduğum fotoğrafları veya zaten elimde olan nesneleri tanıtabilmem yeterli olacak. Eğitime girmemiş olan fotoğrafları veya nesneleri tanıyabilmesi çok çok önemli değil benim için. (Fotoğraf kullanarak tanıma veya yeni videonuz geldiğinde eğer başarabilirsem webcam ile tanıma) Requirement bu kadar yani. Sanırım bu yüzden fotoğraf sayısı 385 olsa da benim işimi görebilmesi açısından yeterli olur değil mi?
@@yakupkeskin robot doğrulaması sorununu (kodun çalışmaması) sanırım çözdüm, şu an test ediyorum. İnşallah yaklaşık 1 saat içinde hâlâ sorun çıkmamış olursa kullandığım yeni kodu paylaşacağım benim gibi sorun yaşayanların kullanması için. Şu anda test ettiğim için bilgisayara bilerek dokunmuyorum idle kalması için.
@@isikcelaalhocam yaptıysanız kodu paylaşma şansınız var mı ?
@@yunusemredursun6073 konuyla ilgili hiçbir şey hatırlamıyorum artık hocam çok uzun zaman oldu kusura bakmayın 😅 hatırladığım kadarıyla bu video sonrası dersimi geçmiştim çok şükür
Eğitim sonlandı fakat backup klasörü içerisinde yolov4-obj_last weights, yolov4-obj_final weights ve diğer weights dosyaları bulunmasına rağmen best weights dosyası bulunmuyor bunun sebebi nedir?
Eğitimlerimiz gerçekleşirken loss degerimiz her zaman düzenli olarak düşmeyebilir. Datasetimizden sürekli farklı fotoğraflar kullanıldığı için bazen loss değerimiz artabilir. Örneğin 1500. Adımda loss degerimiz 0.5e düşüp 1700. Adımda 0.7ye çıkabilir. İşte bu gibi durumlarda modelimizin loss degerinin 0.5e düştüğü ağırlıkları kaydedip modelin o ana kadarki en başarılı halini tutmuş oluyoruz. Eğer model eğitiminizde loss değerinizin artması gibi bir durum olmadıysa zaten en başarılı ağırlıklar last_weights dosyanizda olacaktır ve best_weights isimli bir dosyaya ihtiyacınız kalmayacaktır.
ekrana biraz zoom yapma imkanınız olur mu sonraki videolar için
Merhabalar öncelikle her şey için teşekkür ederim.eğitimim şuan başarılı bir şekilde devam ediyor ama tek sıkıntı başında beklemem. Colobın bizi serverdan atmaması için console yazdığımız kod bende hata vermekte. Kodu yazıp enter ile kapatıyorum tekrar incele dediğimde console kısmında “uncought typeError cannot read properties of null(reading click) at ClickConnect” hatası alıyorum
Merhabalar rica ederim, hata almanız problem değil sekmeyi aktif tutma işlemini yine de gerçekleştirmiş oluyor.
hocam yolo v3 ıle v4 arasındakı fark darknetten hazır alınan baslangıc katmanları mı ?
ismine cıkıs tarıhıne bakılırsa v4, v3'ten daha daha iyi bir tanımlama yapıyor değil mi ? ama neden farklı olan ne ? çok benzer adımlar sonucta.
Oradaki farklılık, arka planda bizim bu videoda görmediğimiz değişikliklerden geliyor. Modellerin mimarisi, kullanılan algoritmalar vs değiştirilip geliştiriliyor. Yolov4 hem daha hızlı hem de daha başarılı.
@@yakupkeskin teşekkürler hocam
4CUDA status Error: file: ./src/network_kernels.cu : () : line: 735 : build time: Feb 27 2022 - 00:29:28
CUDA Error: an illegal memory access was encountered
Darknet error location: ./src/dark_cuda.c, check_error, line #69
CUDA Error: an illegal memory access was encountered: File exists
Can't open label file. (This can be normal only if you use MSCOCO): data/obj/Images(1065).txt
hocam bu hatayı alıyorum.
github.com/pjreddie/darknet/issues/1726 Bu linke bir göz atabilirsiniz.
herhangi bir framework kullanmadan yapan bir eğitim seti var mı? izlediğim yerlerde eğitilen modeller .h5 uzantılı olup eğitilip bırakılıyor kullanılmıyor. Yada framwork kullanılıp başka yollarla deniliyor. Bu alanda baya kendimi geliştirmek istiyorum.
Bunun için tensorflow, keras eğitimlerine bakabilirsiniz.
hocam aynı şekilde yaptım ama prediction %0 çıktı neden olabilir
Hocam öncelikle bu video için teşekkür ederim, sormak istediğim soru bu modelin tanıdığı plakaları string olarak yazdırmamız mümkün müdür?
Evet tabiki, easyocr ve tesseract gibi kütüphaneler kullanılarak bunu gerçekleştirebilirsiniz.
hocam 1000 iterasyondan sonra devam etmiyor bunun sebebi nedir ?
Hocam öncelikle elinize sağlık güzel video olmuş.Kafama takılan bir soruyu cevaplarsanız sevinirim. Bir yarışma için nesne tanıma modeli eğiteceğim ancak eğittiğim modelin renklere göre de tanımlama yapmasını istiyorum. Bunun için cismin farklı renklerinden oluşan bir dataset oluşturup ona göre mi labeling yapmalıyım yoksa eğitim tamamlandıktan sonra rengi tanımayla ilgili bir işlem mi yapmak gerekir, hangisi daha sağlıklı olur. Şimdiden teşekkür ederim.
Teşekkürler,
Renkler için bir object detection modeli kullanmak pek sağlıklı olmaz. Bunun yerine öncelikle detection yapıp daha sonra renkler için farklı bir sistem kullanmak daha mantıklı olur.
@@yakupkeskin Çok teşekkürler hocam
hocam yolov7 için model başarısını nasıl arttırabiliriz video çeker misiniz?
Merhabalar, bununla ilgili yakın zamanda video çekmem mümkün değil ama şöyle bir şey buldum.
learnopencv.com/fine-tuning-yolov7-on-custom-dataset/
@@yakupkeskin teşekkürler hocam
@@yakupkeskin neden mümkün değil
@@ahmetttt10 Vaktim yok maalesef.
@@yakupkeskin yolov7'yi nasıl öğrenebiliriz tavsiye var mı
Merhaba abi. Abi plaka taninmasi için training yaptim,ama fps artirmak için cfg dosyasinda channel 1 yazdim,ama fps rengli nazaran bir fark olmadi, ve ayni epochs sayisi olmasina baxmayaraq average lost bir az büyük çikti, sorun ne ola bilir.
Gri de fps fazla olmali diyilmiydi mi?
Fps için en iyi çözüm gpu kullanmak olacaktır. Bu tarz değişiklikler küçük oranlarda katkı sağlar.
@@yakupkeskin tamam abi
161 yolo
[yolo] params: iou loss: ciou (4), iou_norm: 0.07, obj_norm: 1.00, cls_norm: 1.00, delta_norm: 1.00, scale_x_y: 1.05
nms_kind: greedynms (1), beta = 0.600000
Total BFLOPS 59.570
avg_outputs = 489910
Allocate additional workspace_size = 99.68 MB
Loading weights from yolov4.conv.137...
seen 64, trained: 0 K-images (0 Kilo-batches_64)
Done! Loaded 137 layers from weights-file
Learning Rate: 0.001, Momentum: 0.949, Decay: 0.0005
Detection layer: 139 - type = 28
Detection layer: 150 - type = 28
Detection layer: 161 - type = 28
Create 6 permanent cpu-threads
böyle bir hata aldım nasıl halledebilirm
Hata mesajını tam olarak yazabilir misiniz ? Burada bir hata görünmüyor
supppppeeeerrr
Bende eğitilirken can't open label file. (this can be normal only if you use mscoco) hatası görünüyor.Eğitim bittiğinde ise loss değeri grafikte görünürkençAccuracy grafikte görünmüyor.Sebebi muhtemelen bu hatadan kaynaklamyor olabilir ama ne yapmam gerekiyor fikrim yok.
eğitimi yapabildiniz mi aynı durum bende de geçerli
@@eneskahraman5560 Yolo V8 kullandik ve gerçekten iyiydi.Eğitim süresi bile daha kısaydı
Çok açıklayıcı bir video olmuş teşekkürler. Android projesi geliştiriyorum da yaptığımız bu işlemleri android projesine nasıl atabiliriz? veya herhangi bir projeye nasıl entegre edebiliriz? Yardımcı olursanız çok sevinirim.
Çok teşekkür ederim,
Mobil üzerinde herhangi bir çalışma yapmadım şimdiye kadar, o yüzden hangi araçların kullanılacağını ve nasıl yapılacağını tam olarak bilmiyorum.
Ama şunu söyleyebilirim, burada önemli olan kısım eğitimlerimiz sonucu elde ettiğimiz model ağırlıkları. Hangi sistem olursa olsun nesne tanıma yapılabilecek bir uygulama üzerinden kendi eğittiğimiz model ağırlıklarını kullanabiliriz.
Yakın zamanda farklı sistemlere entegre etme işlemleri ile ilgili videolar çekmeyi düşünüyorum. Umarım yardımcı olur.
12 Tane classım var ortalama kaç resiim gerekklidir acaba ?
hocam eğitimin bitmesine 130 saat kaldı demesi norma mi?
Evet normal, config dosyasında ayarladığınız değerlere göre bu süre hesaplanıyor. Eğitimin tamamlanması en doğru sonuca ulaşacağınız anlamına gelmiyor. Eğitim sırasındaki loss değerinizi takip ederek modelinizin ulaşacağı en iyi değerleri görebilirsiniz. Loss değerinizin düzenli olarak azalmayı durdurduğu değerlerde eğitimi kesebilirsiniz.
hocam train ve test kısmını nasıl ayıracağız %80 %20
Hocam merhaba, bende text editor çalışmadığı için 5. adımda yer alan obj.names ve obj.data dosyalarını gdoc ile oluşturdum fakat dosyaları colab a upload ederken hata alıyorum: (obj.names.gdoc olarak da denedim)
cp: cannot stat '/mydrive/yolov4/obj.names': No such file or directory
cp: cannot stat '/mydrive/yolov4/obj.data': No such file or directory
Merhabalar, bu dosyaları bir şekilde uzantıları .names ve .data olacak şekilde drive'a yüklemeniz gerekiyor. Muhtemelen dosyaları doğru yüklemediğiniz için hata alıyorsunuz.
Yakup Bey merhaba. Çalışmalarımı Google Colabin aksine benzer bir platform olan Jupyter Notebook ile yapmaktayım(Kendi bilgisayarımın GPU'sunu kullanmak için çünkü Colab limit koyuyor). !make kısmında hata alıyorum. Aldığım hata 'make' is not recognized as an internal or external command,
operable program or batch file. Yardımcı olabilirseniz çok sevinirim.
Merhabalar, make komutunu çalıştırabilmeniz için darknet dizininin içerisinde olmanız gerekiyor. Make dediğimiz komut aslında gerekli ayarların yazıldığı bir dosya ve darknet içerisinde bulunduğu için aynı dizinde olmanız gerekiyor.
@@yakupkeskin teşekkür ederim.
@@talhaakbas2277 Rica ederim, iyi çalışmalar.
hocam merhabalar , eğitim sırasında :
Can't open label file. (This can be normal only if you use MSCOCO ) : data/obj/20230520_190027.txt
yazısını görüyorum normal mi ? bir hata mı var ?
Çok açık ve öğretici bir video olmuş, emeğinize sağlık. Benim ufak bir sorum olucak. Modeli eğitirken "very small path to the image" uyarısı alıyorum ama eğitim devam ediyor sorunsuzca. Bu uyarıyı almamın sebebi nedir sizce?
Çok teşekkürler, daha önce karşılaştığım bir durum değil ama path dediğine göre dataset klasöründeki isimlendirmelerden kaynaklanabilir. Eğitim devam ettiğine göre ciddi bir hata olmasa gerek diye düşünüyorum. Eğer eğitiminiz problemsiz bir şekilde devam ediyorsa, loss değeriniz düşüyorsa eğitiminize devam etmenizi öneririm bu sadece bir uyarı olabilir. Daha sonra bir problem ile karşılaşırsanız yine yardımcı olmaya çalışırım.
@@yakupkeskin Evet eğitim sorunsuz bir şekilde devam ediyor ve loss değeri de düşünüyor. Bende sadece uyarı olabileceğini düşünüyorum. Geri dönüşünüz için çok teşekkür ederim :)
@@batuhanayhan7883 Rica ederim, iyi çalışmalar :)
Merhaba hocam ben eğitim kısmına kadar geldim ancak eğitimi başlatamadım. Eğitimi başlattığımda '608 x 608
Create 6 permanent cpu-threads' böyle bir hatayla karşılaşıyorum. cfg dosyasında ki 416 değerini 608 yaptığımda da 896 yapmamı istiyor. Arttırdıkça bellek yetersiz hatasını alıyorum. Bu hatayı nasıl çözebilirim, yardımcı olursanız sevinirim. Şimdiden teşekkür ederim.
Merhaba, gpu ile ilgili bir problem olabilir çalışma zamanı kısmından onu kontrol edebilirsiniz. Veya da cfg içerisindeki opencv = 1 gpu =1 olarak yaptığımız değişiklikleri atlamış olabilirsiniz.
@@yakupkeskin Merhaba hocam aynı problemle bende karşılaştım. Cfg içerisinde opencv ve gpu değişkenini göremedim. Nerden değiştirmem gerekiyor yardımcı olabilir misiniz ? Teşekkür ederim.
@@sehersimsek7110 merhaba cfg içerisinde değil özür dilerim, makefile dosyası içerisinde değiştiriyoruz ama onun için dosyaya gitmenize gerek yok. Videoda 3. Dakikada notebooktaki 2. kod bloğunda yapıyoruz bu işlemi
@@yakupkeskin Estağfurullah hocam, videodaki adımları yaptım 2. kod bloğunu da çalıştırdım eğitim kısmına kadar hata almadım ama eğitime başlamıyor sorunu çözemedim başka bir öneriniz var mı ?
@@sehersimsek7110 cpu-threads hatası mı alıyorsunuz ?
merhaba, açıklayıcı anlatımınız için teşekkürler. Bir sorunum var: portakal tespit projesi yaptım, modelimi real time ya da video üzerinde test ettiğimde yolonun kendi modellerindeki nesneleri de algılıyor. mesela ekrana portakal gösteriyorum portakalı da beni de algılıyor. ya da video üzerinde test ediyorum insanları ve ağaçları da algılıyor. Bu durumda ben neyi yanlış yapmışımdır sizce? custom nesnenin yanında yolonun kendi modellerindeki nesneleri de algılamasının sebebi nedir? yardımcı olursanız çok sevinirim. aynı sorunla daha önce de karşılaşmıştım.
Merhabalar, muhtemelen tespit işlemlerinde yolonun coco dataseti ile eğitilmiş olan ağırlıklarını kullanıyorsunuz. Kullanım kısmında kendi ağırlıklarınızı ve kendi modelinize ait config dosyasını kullanmanız gerekiyor. Kullandığınız modelin ağırlıklarının isimlendirmesine dikkat ederseniz problem çözülecektir.
Hocam merhabalar, Topladığımız veriler tiff formatında olsa yine de eğitim işlemi yapabilirmiyiz. JPG uzantılı olmak zorundamı
tiff olarak da eğitebilirsiniz. sadece yazdığımız generate_ dosyalarındaki uzantıları da buna göre ayarlamayı unutmayın.
@@yakupkeskin generate dosyalarında anladığım kadarıyla sadece resimlerin adresi var. Eğer öyle ise benim eğitim aşamamda yani tif verilerin eğitilmesinde - Failed to infer label file name (check image extension is supported) - böyle diyor.
@@yusufmehmetoglu3056 Evet dosyaların sadece konumları mecvut txt dosyalarında ve sanırım tif dosya tipini desteklemiyormuş. Daha doğrusu destekliyor olsa bile bir kaç düzenleme yapmak gerekiyor sanırım. O yüzden uzantları değiştirmek en hızlı çözüm olur.
Engine Bedo üzerine bir video çekecek misin?
Evet, çok yakında
hocam merhaba öncelikle emeğiniz için teşekkürler ben modeli eğitirken çoğu fotoğraf için wrong annotation: class_id = 15. But class_id should be [from 0 to 0], hatasını alıyorum neden oluyordur sizce
hatamı buldum eğer benim gibi karşılaşan olursa diye de buraya yazıyorum, fotoğrafları etiketlediğim zaman oluşan metin dosyasının içinde ilk sayı olarak 0 yazması gerekirken bende çoğunda 15 yazıyormuş onları düzelttim şu an eğitim devam ediyor hata olursa tekrar buraya yazarım
merhaba videonuz çok güzel, ama çok basit geldi bitirme tezi aldım bu konu hakkında biz hiç bir parametre girmiyoruz etmiyoruz, sadece sonuçlar üzerinden mi gitmeliyiz.
girişte çok bir parametre değiştirilmedi bu konuda yardımcı olabilir misiniz. mail adresinizi paylaşabilirseniz sevinirim
Merhaba hocam yapmam gereken bir proje ödevim var; Yüzde maske olup olmadığını, maske takan ve takmayan kişilerin cinsiyete göre oranları bu tarz bir ödev.
Ben "haarcascade_frontalface_default.xml" kullanarak basit bir maske takılıp takılmadığını kontrol ettim fakat derin öğrenme kullanılmadığı için haliyle pek randımanlı çalışmıyor ve sadece maske kontrolü yapıyor. Bu videoda denilenleri yapsam işime yarar mı acaba? Bu konuda tamimiyle bilgisizim ilk defa yapacağım böyle bir proje. Yani hem maske kontrolü hem de cinsiyet aynı anda yapması lazım.
Merhabalar, bu aslında datasetiniz ile alakalı bir durum.
Bahsettiğiniz datasetin içeriğine hakim değilim ama eğer dataset içerisindeki fotoğraflar "maske takan kadın", "maske takan erkek" olarak etiklenmiş ise bu videodakileri uygulayarak dilediğiniz modeli geliştirebilirsiniz. Ama eğer fotoğraflara "erkek", "kadın", "maskeli" gibi ayrı sınıflar olacak şekilde bir etiketleme yapıldıysa maske takan kişinin kadın mı erkek mi olduğunun kontrolü sağlanmaz sadece maske kontrolü yapılır.
Eğer datasetiniz arzu ettiğiniz gibi etiketlenmemiş ise linklerdeki videoları takip ederek kendi datasetinizi oluşturabilirsiniz.
th-cam.com/video/SjsF8_kDigw/w-d-xo.html&ab_channel=YakupKeskin
th-cam.com/video/H10L5BXdjdY/w-d-xo.html&ab_channel=YakupKeskin
@@yakupkeskin çok teşekkürler.
@@bekogluaydin rica ederim, iyi çalışmalar :)
@@yakupkeskin Merhaba tekrar rahatsız ediyorum. Resim değil de video veya webcam üstünden çalıştırmayı nasıl yapabilirim acaba? Hoca video veya webcam üstünden göstermemi istiyor. Birde diyelim ki ben resim, video vb. test ettikten sonra oturumu veya tarayıcıyı kapattım. Daha sonrasında tekrar girip eğittiğim seti kullanabilirim tekrar ve tekrar? Yoksa 0'dan bütün işlemleri yapmam mı lazım acaba.
@@bekogluaydin Merhabalar, bunlarla ilgili videolarımız var onları takip edebilirsiniz.
webcam = th-cam.com/video/xgnMKS8-Ua0/w-d-xo.html&ab_channel=YakupKeskin
video ve daha fazlası = th-cam.com/video/L2_XId_KrbE/w-d-xo.html&ab_channel=YakupKeskin
Collabda eğitim tamamlandıktan sonra ağırlıklarımız drive'a kaydedilir. Daha sonra istediğiniz zaman bu ağırlıkları kullanabilirsiniz sıfırdan eğitim yapmanıza gerek kalmaz. Tarayıcınızı kapattıktan sonra tekrar Collab üzerinden çalışmak istiyorsanız darknet kurulumu ve gerekli fonksiyonların tanımlanması işlemlerini yapmanız yeterli olacaktır. Eğitime ait adımları atlayabilirsiniz.
üstadım öncelikle emeğine sağlık çok güzel bir video olmuş. Bir problem yaşadım 3 saatlik eğitim sonrasında eğitim yapılan hücre tamamen tamamlanmadı. GPU arka ucuna bağlanılamıyor hatası veriyor. Bunu nasıl aşabiliriz?
Çok teşekkür ederim.
Google collab maalesef sınırlı bir süre için gpu desteği sağlıyor. Muhtemelen o süre bitmiştir. Bir süre bekledikten sonra tekrar aktif hale gelecektir. Onu beklemek istemiyorsanız farklı bir Gmail hesabı üzerinden egitiminize devam edebilirsiniz.
@@yakupkeskin Yakup Hocam eğitim tam anlamıyla başarılı tamamlanmadan colab beni atmıştı ancak avg loss değeri 0.7 lere kadar düşmüştü ve ağırlık dosyası oluşmuştu. Ben avg loss değerini imshow edemedim hata verdi. ancak modele test verisi vererek doğruladım. ilk sorum böyle bir durumda avg loss grafiğini nasıl elde edebilirim veya diğer hiperparametre grafiklerini elde etmek istesem ne yapmam gerekir. Bu bilgiler train ve test sonrası bir yere kaydediliyor mu?
2. sorum ise beni 3 saatin sonunda colabın atması sonrasında farklı gmail adresinden giriş yaparak cfg, py , test ve train dataları ve weights dosyalarını drive a attığım takdirde eğitime kaldığım yerden devam edebilir miyim?
@@kemalturkarslan4559
1. soru : Maalesef bağlantı koptuktan sonra loss değerine ulaşmak mümkün değil çünkü bağlantı kopunca tüm dosyalar direkt olarak siliniyor.
Diğer hiperparametreler için de dakika 21.50 'de bu değerlere göz atıyoruz.
2. soru: Evet hiçbir sorun olmaz farklı drive adreslerinden eğitiminize devam edebilirsiniz.
Merhabalar, açıklayıcı anlatımınız için öncelikle teşekkürler. 4. adımda aşağıdaki şekilde bir hata alıyorum. Araştırdığım kadarıyla çalışma zamanını resetlemek çözüm olarak sunulmuş fakat çalışma zamanını sıfırlayıp tüm işlemleri baştan yaptığımda da aynı hatayı almaya devam ettim. Yardımcı olursanız sevinirim.
# copy over both datasets into the root directory of the Colab VM (comment out test.zip if you are not using a validation dataset)
!cp /mydrive/YOLOv4/obj.zip ../
!cp /mydrive/YOLOv4/test.zip ../
cp: cannot stat '/mydrive/YOLOv4/obj.zip': Transport endpoint is not connected
cp: cannot stat '/mydrive/YOLOv4/test.zip': Transport endpoint is not connected
Merhabalar, ben teşekkür ederim ilginiz için.
Daha önce bu tarz bir hata ile karşılaştığımı hatırlamıyorum. Açıkçası sebebi hakkında da çok fikrim yok. Birkaç yere baktım, dediğiniz gibi çalışma zamanını sıfırlamaktan bahsediliyor. Bir yerde de drive'daki dosya kalabalığından ve dataset boyutunun çok büyük olmasından bahsedilmiş. Şimdilik bu bilgiler ışığında datasetinizin boyutu çok büyükse boyutu küçültmek veya mümkünse farklı bir mail hesabı ile boş bir drive üzerinden denemek aklıma geliyor. Eğer bununla ilgili kesin bir çözüme denk gelirsem tekrar paylaşırım.
@@yakupkeskin Farklı bir drive hesabı kullandığımda sorun çözüldü. Aslında önceki kullandığım drive hesabım daha boştu ve datasetimi sadece deneme yaptığım için çok küçük tutmuştum. Sorunun nedenini hala anlayamadım ama çözüldü. Teşekkürler
@@dilrubaalkan8160 İlginç bir sorun, çözmenize sevindim. İyi çalışmalar
50 tane fotoğraf koyuyorum 3-4 saat sürüyor ve bitmeden google colab illa atıyor. Bunun sebebi nedir? Bir şeyi mi yanlış yapıyorum? Train işlemine başladığımda bile 7-8 saat kaldığını söylüyor. Bir şeyi mi yanlış yapıyorum? Videoda belirtilen random=1'i random=0 da yaptım gene uzun sürüyor.
Collabin atması gpu sınırlarından kaynaklanıyor. Sınırsız bir kullanım sunmuyor maalesef. Farkli mail hesaplarından kullanmayı deneyebilirsiniz. Train işleminin 7 8 saat göstermesi bizim belirlediğimiz max batches değeriyle alakalı ama o sürenin sonuna kadar bekleme şartiniz yok istediğiniz zaman eğitimi kesip modeli kullanabilirsiniz. Bir de 50 fotoğrafla çok başarılı bir model eğitimi gerçekleştiremeyebilirsiniz.
@@yakupkeskin Şimdi ilk yaptığımda 2000 resim dosyasıyla denedim ve 16 saat civarlarında gösteriyordu. Ben de en azından denemek için 50 tane atayım dedim bakalım bitecek mi eğitim diye. Şimdi dediğinize göre eğitim işlemini kesip bir alt hücrede bulunan "imShow('chart.png')" çalıştırınca böyle bir dosya yok diyor. Acaba başka bir şekilde mi kodu durdurmalıyım. Detaylı tarif edebilir misiniz lütfen?
@@monositr chart.png kısmını eğitim belirli bir sınıra geldikten sonra eğitimi durdurduğunuz gibi calistirmaniz gerekiyor herhangi bir bağlantı kopuklugunda bunu kaybedersiniz ama çok da önemli bir adım değil sadece loss değerinin grafiğini gösteriyor. Eğitim sırasında Loss değerini kontrol ederek(1in altındaki değerlerde ancak doğru sonuçlar almaya başlarsınız) drivea gelen weights dosyalarının oluşup oluşmadığına bakabilirsiniz
@@yakupkeskin peki max batches değerini düşürsem eğitimin başarısı ciddi şekilde düşer mi?
@@monositr hayır ama tekrar söylüyorum eğitimin bitmesini beklemek zorunda değilsiniz. Orada 20 saat kaldı dese bile loss değeriniz istediğiniz değerlere düşmüşse egitimi durdurup kullanabilirsiniz. Eğer eğitimi kendiniz durdurmazsınız collab sizi sistemden atarsa veya bağlantınız bir şekilde koparsa drive baglantinizi tekrar yapıp gerekli kütüphanelerin kurulumunu da gerçekleştirerek modeli kullanabilirsiniz.
hocam merhaba müsadenizde bir soru sormak istiyorum size. ben yolo v4 u kullanarak 1600 fotoğraftan 3 sınıftan olusan bi data set yaptım kendim fotoğraflayarak ve labeling yaparak ardından bunları train ettirmeye basladım videodaki gibi 6000. adımda loss degere 2.0 iken kendiğilinden durdu ve
(If you want to train from the beginning, then use flag in the end of training command: -clear) yazdı devam ettirmem için ne yapmam gerekli bastan yapmak ıstıyorsan vs dıyor ama ben kaldıgım yerden devam ettırmek ıstıyorum kı loss degerı dussun. (bu train işlemi nerden baksnaız 25 saat surdu) yaprakları tanımlatmaya çalışıyorum ve bütün fotoğrafları kendim çektim dosya boyutları büyük yani.
bu tip bilgileri vermemin sebebi sonuca etkısının olup olmadıgını bılmemem belki bu bilgi sizde farklı yorumlanır diyerek size sunuyoru. Sizce ne yapmalıyım ne önerirsiniz?
Merhaba, öncelikle 3 sınıf ve 1600 fotoğraf için 25 saatlik bir eğitim sonucu 2.0 loss değerine ulaşmak normal değil diye düşünüyorum. Gözden kaçırdığınız, yanlış ayarlanmış yerler olabilir. Onun dışında eğitime kaldığınız yerden devam edebilmek için dakika 20.55'de bununla ilgili bir kısım var. Oraya baktınız mı ?
@@yakupkeskin evet hocam zaten o 20.55 dekı kodu kullanarak toplam 25 saat surdu yanı 12 8 5 gıbı farklı zamanlarda olan trainler bunlar gpu kullanımı colab pro alsanız dahi devam ediyor sadece daha fazla kullana bılıyorsunuz o sebeple colab musade ettıgı muddetce yaptım sonra kaldıgı yerden devam ettırdım.
(bunun dısında yenı fark ettıgım bı sey benım o parca parca train ıslemlerımın her bırının sonucunda ımshow komutuyla grafıgını aldım sızın yaptıgınız gıbı fakat hıc bırınde test verısı gozukmemekte bunu da ifade edeyım belki belkı bı ipucu olur sorunu cozmede.)
@@mustafasabrialtun9010 anladım, muhtemelen çok uzun süre eğitim yaptığınız için böyle bir problem yaşadınız. Egitim dosyalarınızı ve etiketlerinizi tekrar kontrol edip eğitimi baştan yapmanızı tavsiye ederim çünkü bu kadar uzun sürede modelin çoktan öğrenmiş olması gerekirdi.
@@yakupkeskin hocam cfg dosyasına baktım bütün ayarlar bahsettiğiniz gibi, test train dosyaları doğru yerde ve dolu, doğal olarak py dosyalarında da sıkıntı yok. tekrar videonuzu bastan sonra izleyeceğim fakat suanda oluşturuğum dosyalarada herhangi bir sıkıntı yok. hocam bi de şunun malumatını da vereyim belki etkisi vardır. ben kendim doğa ortamda yaprakların fotoğraflarını çektim ve bu fotoğraflarda birden fazla aynı sınıftan eleman işaretlerdim örneğin bir dalı çektim dalda 10 yaprak var bunların en uygun 3 4 belkı 5 tanesini örneğın fındık sınıfına atadım . her sayfa da 1 tane işaret yok yani bundan dolayı olmuş olabilir mi sizce? çünkü benim oluşturduğum colab sırasında ki her sey doğru gozukuyor (tekrar kontrol edeceğim) bu demek oluıyo ki labelingde sorun olabilir. eğer benim yaptıgım çoklu etiketleme sorun olusturmustur dersenız dırek onu duzeltmeye baslıyım ama aksı takdırde o topa girmek istemem cünkü çok uzun sürüyo etiketleme :D
@@mustafasabrialtun9010 Bir fotoğrafta kaç tane etiketleme yaptığınız kötü bir etki oluşturmaz ama etiketlerken gözden kaçırıp yanlış etiketlediginiz varsa bunlar sıkıntı yaratabilir. İsterseniz sinif idleri doğru mu diye etiketlerinizi gözden geçirmeye çalışın.
v8 için olanı gelsin hojam
Bu neye göre eğitiyor ben labelları içeri atmadım ki, atmam gerekmez miydi?
Drive'a yüklediğimiz zip dosyaları içerisinde fotoğraflar ve labellar mevcut. Oradan okuyoruz.
@@yakupkeskin aa teşekkür ederim, labelları txt mi yoksa json olarak mı koyuyoruz peki ?
@@gulnursezen280 Rica Ederim. Yolo txt olarak istiyor labelleri o yüzden txt kullanıyoruz. Dilerseniz yolo için dataset oluşturma videolarına göz atabilirsiniz.
th-cam.com/video/H10L5BXdjdY/w-d-xo.html&ab_channel=YakupKeskin
th-cam.com/video/SjsF8_kDigw/w-d-xo.html&ab_channel=YakupKeskin
@@yakupkeskin Cevaplarınız ve böyle bir video için çok teşekkürler, emeğinize sağlık. Bitirmemizde çok yardımcı oldu
@@gulnursezen280 İlginiz için ben teşekkür ederim, iyi çalışmalar :)
Merhaba bende böyle hata veriyor lütfen yardım edin. ./darknet: error while loading shared libraries: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
bende de aynı hatayı verdi çözebildiniz mi?
@@Kiwi29676hocam çözebildiniz mi sorunu
Merhaba, öncelikle bu video için teşekkür ederim. Bir sorunum var modeli eğitirken bu hatayı alıyorum
" wrong annotation: class_id = 16. But class_id should be [from 0 to 2], file: data/obj/d21.txt "
sebebi nedir acaba?
Merhabalar, etiket dosyalarındaki sınıf idleri sıfırdan başlayarak yazılması gerekiyor sanırım onunla ilgili bir problem
@@yakupkeskin Sorunu hallettim. txt dosyalarının içindeki class numaralarını değiştirdim.
@@r3d4pple17 merhaba bende aynı hatayı aldım yardımcı olabilir misiniz
@@user-mx8kv6mw3h önceden fotoğraf eğitirken kullandigım class lar kayıtlı kalmiş. Sorunu çozmek için eğitilen fotoğrafların içerisinde bulunan txt dosyalarında class id degerlerini değiştirmeniz gerekiyor.
@@r3d4pple17 kaç yaptın class idyi
Hocam ellerinize sağlık çok faydalı ve güzel bir video olmuş. Sizin sayenizde ben de bir model eğittim ve gayet güzel çalışıyor. Ama şu an bir şey yapmak istiyorum ve nasıl yapacağımı bilemedim, yardımcı olursanız çok mutlu olurum. Şimdi ben webcamde tracking yaptırırken tracking işlemi webcamden gelen görüntünün her yerinde nesne tanıma yapıyor ya, ben bu nesne tanıma islemini sadece görüntünün içindeki daha ufak bir kısımda yapılmasını istiyorum. Demek istediğim örneğin benim webcam görüntümün boyutu 800x600, ben bu tracking in bu görüntünün içindeki 400x300lük bir alanda yapılmasını istiyorum. Bu mümkün müdür acaba? Değilse de en son bounding boxların istediğim alanın içinde olup olmadığını kontrol edeceğim artık ama performansı etkiler diye korkuyorum. Değerli geri dönüşünüz için şimdiden teşekkür ederim, iyi çalışmalar dilerim. Saygılarımla.
Merhabalar, evet tabiki mümkün. Sonuç olarak modele sadece fotoğraf gönderiyoruz. Fotoğrafları çok hızlı bir şekilde gönderirsek (örneğin saniyede 20 fotoğraf) video üzerinden tespit işlemi yapmış oluyoruz. Webcam’de de kameranın her algıladığı fotoğrafı direkt olarak modele gönderiyoruz. Burada yapılması gereken tek şey modele göndereceğimiz fotoğrafın boyunu küçültmek veya dediğiniz gibi dönen bounding boxların koordinatlarını kontrol etmek. Tespit işlemi nasıl yapılıyor ve koordinatlar nasıl kullanılabilir gibi sorular için ‘opencv ile yolo kullanımı’ başlıklı videoya bir göz atabilirsiniz. Orada biraz daha detaylı bahsetmeye çalıştım.
@@yakupkeskin çok teşekkür ederim hocam, videonuzu izleyeceğim.
Model eğitimini yarıda kesip sonrasında last weights üzerinden devam edebilir miyim? Ayrıca colab'deki diğer hücreleri tekrar çalıştırmam gerekir mi?
Tabi eğitime kaldığınız yerden devam edebilirsiniz. Eğer bağlantınız kesilirse diğer hücrelerin hepsini tekrar calistirmaniz gerekir çünkü dosyalar vs her şey siliniyor.
@@yakupkeskin peki bu eğitimin yarıda kaldığı last weights dosyasını python kodumda direk kullanabilir miyim? Bir de uygun cfg dosyasını nereden bulabilirim.
@@omerdurmus2980 Tabi kullanabilirsiniz, cfg dosyası için de eğitimde kullandığınız cfgyi kullanabilirsiniz.
@YUNUS TALİP BOZLAĞAN cfg dosyasındaki değerlerinizi düzenlemeniz gerekiyor. Batch ve subdivision değerleriniz 1 olarak kalmış. Videodaki gibi tekrar düzenleyebilirsiniz.
Öncelikle teşekkür ederim, benim yapmak istediğim şey eğittiğimiz modeli video ile test etmek bu konuda yardımcı olabilir misiniz
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights
Burada video file kısmına tespit etmek istediğiniz videonun dosya yolunu vererek bunu gerçekleştirebilirsiniz.
@@yakupkeskin Çok teşekküler:)
@@user-mx8kv6mw3h Rica ederim, iyi çalışmalar :)
Merhaba, yolov4'te belirli bir klasördeki tüm fotoğraflarda nesne algılamayı, yazacağım hangi tek komutla yapabilirim? Art arda bütün fotoğraflarda tek tek yapılsın istiyorum.
Merhaba, bunun için yazılmış tek bir komut var mı bilmiyorum. Bunun için bir döngü ile dizindeki tüm fotoğrafları dolaşıp tek tek kullanmak gerekebilir.
Tekrar merhaba, darknet içerisinde bu mümkünmüş, yeni öğrendim.
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights
Bu komutu çalıştırdığınızda sizden bir dosya yolu istiyormuş. Dosyanın yolunu verirseniz istediğiniz işlemi gerçekleştirebilirsiniz.
@@yakupkeskin Merhabalar Yakup Bey, öncelikle güzel ilginiz için teşekkür ederim. Asıl konumuza gelicek olursak, evet evet bunu biliyorum hep böyle yapıyorum ama dosyanın ismini de vermek zorunda kalıyorum böyle yaptığımda. Ben istiyorum ki 100 tane fotoğrafın olduğu klasörün adresini bir kere veriyim daha sonra yolonun kendisi o klasörün içine gidip 100 tane fotoğrafın hepsini incelesin. Bunu yapan bir keyword bulamadım. Bende os modülü ve for döngüsü ile kendim kodunu yazdım.
Tekrar çok teşekkür ederim:)
@@sefadogan4795 Ben teşekkür ederim, elinize sağlık iyi çalışmalar :)
hocam iyi günler ben eğitimi tamamlayıp sekmeye kapatmak zorunda kalmıştım erişim kısıtlaması yüzünden fakat tekrar açtığımda herşey sıfırlanmış gibiydi githubdan tekrar cloneladım falan ama eski haline getirmek için ne yapmam gerek yardımcı olursanız çok sevinirim
hocam birde aynı şekilde video üzerinde çalıştırmak istiyorum sanırım python kodunda değişiklikler yapmam gerekiyor
Merhabalar, eskisi hale getirmeniz maalesef imkansız. Bağlantınız koptuğu anda tüm değişiklikleriniz sıfırlanır. Her şeyi sıfırdan yapmanız gerekiyor.
@@yakupkeskin halletiim hocam o kısımı çok teşekkür ederim drive da dosyalar hazırdı zaten ama bunu video ve webcam üzerinden de çalıştırmak istiyorum dediğim gibi farklı colab klasörlerindeki python kodlarını kullansam bi sıkıntı olur mu
@@yunusarabacgil4298 video ve Webcam için diğer videolarıma göz atabilirsiniz
merhalar hocam, emeğiniz için teşekkür ederim gayet başarılı bir çalışma, hocam ben "Connecting to a runtime to enable file browsing" hatası alıyorum yardımcı olurmusunuz.
Merhabalar, teşekkürler. Çalışma zamanı kısmından çalışma zamanını değiştirmeyi, yenilemeyi veya sıfırlamayı deneyebilirsiniz.
@@yakupkeskin hocam tam eğitim aşamasında oluyor ve sürekli yarıda kesiliyor runtime da ben bunu nasıl değiştiricem
@@TRAXXES01 yarıda kesiliyor derken, hata mı alıyorsunuz ?
@@yakupkeskin hata almıyorum eğitim duruyo "Connecting to a runtime to enable file browsing" yazıyor files bölümünde avg loss yeterli seviyede de olmuyor ulaşabilceğim bi yer varsa size gösterebilirim hocam
@@TRAXXES01 Eğitiminiz ne kadar devam ediyor ? Collabin kullanım sınırlarına takılıyorsunuz muhtemelen. Çok uzun eğitimlerde otomatik olarak kendini kapatıyor. Bununla alakalı bir problem olabilir.
yolov3 de test.zip neden yok,bunda oluşturmuşnuz
Böyle kullanmayı tercih etmişiz
bu videonun yolov4-tiny halini çekebilirmisin?
Yakında çekeceğim :)
File "generate_train.py", line 3, in
os.chdir(os.path.join("data", "obj"))
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/obj' bu hatayı alıyorum yardımcı olurmusunuz
Data içerisinde obj dosyasını bulamıyor. Drive'dan collaba alırken veya unzip ederken atladığınız bir yer olabilir.
@@yakupkeskin şimdi bu hataları verdi
NameError: name 'imShow' is not defined grafik te verdigi hata
# eğitime kaldığımız yerden devam edebiliriz.
!./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov4-obj.cfg /mydrive/yolov4/backup/yolov4-obj_last.weights -dont_show
/bin/bash: ./darknet: No such file or directory
@@nurdankaya7595 2. Adımda yardımcı fonksiyonları tanımlarken imshow fonksiyonunu da orada tanımlıyoruz orayı tekrar çalıştırmayı deneyebilirsiniz.
2.sinde de sanırım yine dosya bulamıyor dosya yollarınizi ve drive baglantinizi gözden gecirebilirsiniz
@@yakupkeskin AttributeError Traceback (most recent call last)
in ()
1 # eğitimimize ait grafiğimiz.
----> 2 imShow('chart.png')
in imShow(path)
6
7 image = cv2.imread(path)
----> 8 height, width = image.shape[:2]
9 resized_image = cv2.resize(image,(3*width, 3*height), interpolation = cv2.INTER_CUBIC)
10
AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape
2.sinde dosya var drıverda 4 adet başka ne problem olabilir
Hocam Merhabalar, emeğiniz için teşekkürler öcelikle başlarda 2 kez modeli train etmeyi denedi ama 2 sinde de zaman aşımı hatası oluyorum. Şimdi tekrar train etmek istediğimde ise:
CUDA status Error: file: ./src/dark_cuda.c : () : line: 38 : build time: Sep 4 2022 - 10:19:45
CUDA Error: no CUDA-capable device is detected
Darknet error location: ./src/dark_cuda.c, check_error, line #69
CUDA Error: no CUDA-capable device is detected: Bad file descriptor böyle bir hata veriyor, bilginiz var mı bu konuda
Muhtemelen GPU kullanım sürem dolduğu için böyle yaptı gibi geldi bana, ne kadar da bir GPU'yu tekrar kullanmaya başlayabiliyorum?
Hocam merhaba iyi günler veri setini unzip ederken çıktı ekranında şötle bir şey ile karşılaştım fakat ne olduğunu anlamadım
extracting: data/test/30200546815.txt
bu sonucu sadece txt dosyalarımda gösteriyor acaba txt formatımda bir hata mı var ?
Merhaba bu hatayı veriyor:
./darknet: error while loading shared libraries: libcuda.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory
Sorunu çözebildiniz mi?
@@Kiwi29676 sorun gpu'dan kaynaklanıyor, eğer dataset'te çok veri varsa pro alıp a100'de denerseniz düzelebilir ama yine de çok fazla data'nız olmamasına dikkat edin çünkü pro'da da bir limit var 2 kere almak durumunda kalabilirsiniz
@@arigkubraçok fazla bi veri yok. Ona rağmen bu hatayı alıyorum. Öneriniz var mı?
@@yunusemredursun6073 ben colab pro aldım 165 liraya, onu aldıktan sonra sorun kalmadı isterseniz bi öyle deneyin
Çözebildiniz mi
mail adresiniz var mı bi sorun yaşıyorum yardımcı olabilir misiniz
Merhaba Hocam öncelikle bu konuda zaman ayırıp video çektiğiniz için teşekkür ederim.
Hocam eğitim yaparken bir anda eğitim duruyor ve
Tensor Cores are disabled until the first 3000 iterations are reached.
(next mAP calculation at 1000 iterations)
100: 392.688568, 587.651245 avg loss, 0.000000 rate, 3.555173 seconds, 6400 images, 7.440284 hours left
Saving weights to /mydrive/yolov4/backup/yolov4-obj_last.weights
Couldn't open file: /mydrive/yolov4/backup/yolov4-obj_last.weights
hatası veriyor bunu çözemedim yardımcı olursanız sevinirim.
hocam ayrıca darkneti windows da nasıl kurup model eğiteceğimizden de bahsedebilirmisiniz ?
Merhaba, drive içerisinde yolov4 klasörü altında backup diye bir dosya var mı ve obj.data dosyasındaki backup kısmını doğru mu yazdınız diye kontrol edebilirsiniz. Windows için ayrı bir uygulama yapmanıza gerek yok aynı kodları Windows için de çalıştırabilirsiniz.
@@yakupkeskin obj.data dosyasında sorun yoktu , başka bir zaman çalıştırdığımda böle bir sorunla karşılaşmadım. Hocam yolo'nun cnn kodlarına erişme imkanımız var mı acaba başka bir projede bu kodlardan yararlanabilirmiyiz ?
@Mert Sançar Merhaba Kardeşim Sorunu çözmüştüm ama tam olarak hatırlamıyorum . Kodları sırayla ve eksiksiz çalıştırmayı dene gözden kaçabilir yada burada dosyaların adı vs var onlar da tam eşleşmiyor olabilir . Hata basit bir dikkat dağınıklığından kaynaklanan bir hataydı yani ona özen gösterirsen sorun çözülür diye düşünüyorum. İyi çalışmalar.