keras下训练yolov3在运行train.py出现错误

爱学习的小智同学 2020-04-19 04:58:05

File "D:\Program Files (x86)\anaconda\envs\tensorflow\lib\site-packages\PIL\Image.py", line 2652, in open
fp = builtins.open(filename)

PermissionError: [Errno 13] Permission denied: 'D:\\python'

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lilulu0304 2021-12-26

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使用keras版yolov3绘制loss曲线程序。将该文件替换掉原工程中的train.py，运行即可。

keras-yolo3-kitti 基于介绍 YOLOv3的Keras实现在kitti数据集上工作。训练生成自己的注释文件和类名称文件。一张图片一排；行格式： image_file_path box1 box2 ... boxN ; 框格式： x_min,y_min,x_max,y_max,class_id （无空格）。对于VOC数据集，请尝试python voc_annotation.py 这是一个例子： path/to/img1.jpg 50,100,150,200,0 30,50,200,120,3 path/to/img2.jpg 120,300,250,600,2 ... 有一个名为kitti_train.ipynb的笔记本jupyter。kitti数据集是Kitti ，我只使用3个类。确保您已运行python convert.py -w yolov3.c

1. 结合程序实例全面详细介绍Tensorflow Keras编程的结构、模型流程、要素及重要的模型进阶技术点，由浅入深教会学员用Keras进行深度学习编程2. 结合程序实例讲解大多数深度学习实用模型的用法及要点，包括CNN（LeNet，AlexNet，VGGNet, InceptionNet，ResNet等）、RNN、LSTM、AutoEncoder自编码器、生成对抗网络GAN、增强学习、迁移学习、自然语言处理NLP等，使学员掌握绝大多数常用实用的深度学习模型并能用Keras对其编程3. 结合实践场景中的行业综合实例，将Keras对系列实际问题的解决，用程序代码进行讲解，使学员能够将模型与编程方法真正与工作实践紧密结合，并在工作中直接使用解决问题

记yolov3快速上手前言参考代码数据集标注使用VOC2007数据集，新建如下文件夹生成训练集/验证集生成yolo3所需训练集/验证集修改参数文件yolov3.cfg修改voc_classes.txt文件修改train.py文件开始训练自己的模型等待训练修改模型位置预测数据后记前言刚接触深度学习，尝试用yolov3训练自己的数据集，查了很多有关的资料，走了一些弯路，故写一篇博客记快速上手方法，不涉及原理，抛砖引玉，供大家参考。参考代码 qqwwee: keras-yolo3 数据集标注使用labelimage标注工具，自行百度即可，如果遇到闪退情况，亲测可通过pip安装解决，自行百度。

YOLOv3-tf2.0 tensorflow 2.0实现的YOLOv3 如何在MS COCO 2017上进行培训从下载COCO2017数据集。解压缩目录train2017，val2017和注释。使用以下命令生成数据集。 python3 create_dataset . py < / path / to / train2017 > < / path / to / val2017 > < / path / to / annotations > 成功执行脚本后，在源代码的根目录下将有一个名为trainset和testset的目录。然后通过执行以下命令来训练模型 python3 train_eager.py 或者 python3 train_keras.py 使用命令从检查点保存模型 python3 save_model.py 这是我模型的一些结果，可以使用密码mvvj下载。我在一个gt

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