我将json边界框转换为yolo darknet格式。但是在训练过程中，它会显示并显示错误，
<blockquote>
无法打
<pre><code>yolo = Dnn.readNetFromDarknet(cfgPath, weightPath);
</code></pre>
此时，我创建了一个资产文件夹并将 cfg 和权
我已经使用 darknet tiny cfg 在 yolov4 上训练了一些自定义数据集。
现在我有三个文件：
<pre><code>cla
我正在用 1 个班级训练 Darknet Yolo（有 9000 个训练示例！），但我有这个输出样本：
<pre class="lang-sh pre
我是 yolov4 和 antmedia 的新手，但我想使用实时 antmedia 流进行对象检测，请任何人都可以帮助我解决这个
<pre><code>
import tensorflow as tf
self.sess = K.get_session()
out_boxes, out_scores, out_classes = self.sess.run(
[self.boxes
您能告诉我，有没有办法将视频流传输到Nifi中？我正在使用Nifi“ ExecuteProcess”运行python和OpenCV来捕获视
我有自己的AI python代码用于对象检测。目前正在使用spyder。
从video.mp4中，我通过调用YoloV3-tiny .cfg和.weigh
请帮助我解决以下问题，我计划在较高级别使用yolov3来检测图像中的物体（车辆，行人）。我遇到了库
我正在尝试使用YOLOv4-tiny创建对象检测器，并且从下面的链接中获得了权重和cfg文件。
<ul>
<li> <a href="
我已经使用原始数据集和<a href="https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/cfg/yolov4-custom.cfg" rel="nofollow noreferrer
我想做三件事。
<ol>
<li> 使用由“'Jetson Nano'**”驱动的<strong> Yolo V3-tiny </strong>检测对象。 （因为只
我在我的项目中使用带有yolov3和darknet的openCV库。我的应用程序是用C ++编写的，它读取rtsp流并在该流中
我想训练一个yolo模型来检测交通标志。我有整个街道场景的超大图像（3840 x 2160），其中包含1-3个较小
我正在用<a href="https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects" rel="nofollow noreferrer">darknet re
我是使用Torch的新手。我正在尝试计算视频中的对象。
我正在使用YOLO v3检测对象，然后使用SORT算
我对Python和为深度学习标记数据非常陌生。我已经安装了Labelimg程序以标记自定义数据集，但是在创建YOL
我对OpenCV和Python非常陌生。我已经按照教程使用yolov3-tiny使用YOLO。它可以很好地检测到车辆。但是我需
我已经训练了用于Opencv检测的yolo v3模型。这个训练有素的模型具有“人”，“桌子”，“椅子”。这些类
所以我训练了一个yolov4微型模型，并使用此命令对图像进行了完美的预测：
<pre><code><v-list style="
