YOLO（暗网）：如何检测整个目录的图像？答案

【问题标题】：YOLO (Darknet): How to detect a whole directory of images?YOLO（暗网）：如何检测整个目录的图像？
【发布时间】：2020-06-10 06:49:49
【问题描述】：

使用预训练权重检测图像中对象的暗网指南在这里：https://pjreddie.com/darknet/yolo/

要运行的命令是：

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

最后一个参数是文件的路径，我尝试将其更改为data/*.jpg，但没有成功。

如何使用暗网检测整个目录的图片？

【问题讨论】：

标签： machine-learning computer-vision object-detection yolo darknet

【解决方案1】：

根据下面提到的链接，可以使用 cv2.dnn.readNetFromDarknet 模块来读取暗网、训练的权重和配置文件，以在 python 中制作加载模型。加载模型后，可以简单地使用 for 循环进行预测。 Please refer this link for further clarification

【讨论】：

如何使用循环进行预测？

【解决方案2】：

有一个技巧可以让 Darknet 可执行加载权重一次并推断多个图像文件。使用expect 来解决问题。

安装expect:

sudo yum install expect -y
#sudo apt install expect -y

对多个图像进行对象检测：

expect <<"HEREDOC"
  puts "Spawning...";
  spawn ./darknet detect cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights;
  set I 0;

  expect {
    "Enter Image Path" {
      set timeout -1;

      if {$I == 0} {
        send "data/dog.jpg\r";
        incr I;
      } elseif {$I == 1} {
        send "data/kite.jpg\r";
        incr I;
      } else {
        exit;
      }

      exp_continue;
    }
  }
HEREDOC

【讨论】：

【解决方案3】：

有一种简单的方法可以检测基于此存储库AlexeyAB/darknet 的图像列表中的对象。

./darknet detector test cfg/obj.data cfg/yolov3.cfg yolov3.weights < images_files.txt

您可以从命令行 (Send folder files to txt ) 或使用 Ubuntu 上的 Nautilus 等 GUI 工具生成文件列表。

两个额外的标志-dont_show -save_labels 将禁用用户交互，并将检测结果保存到文本文件中。

【讨论】：

【解决方案4】：

另一种解决方案是从 Python2 加载 Darknet（不是 3，Darknet 使用的是 Python2）。

1a) 如https://pjreddie.com/darknet/yolo/中所述克隆暗网

1b) 转到克隆目录，下载yolov3-tiny.weights 和yolov3.weights，如https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 中所述

2) 将darknet/examples/detector.py 复制到darknet 目录

3) 编辑新的detector.py

更改 .load_net 行以使用：cfg/yolov3-tiny.cfg 和 yolov3-tiny.weights
更改 .load_meta 行以使用：cfg/coco.data

4a) 通过在detector.py 中添加一些dn.dectect 行来检测图像中的对象

4b) 运行检测器.py

【讨论】：