YOLO V3 cfg 파일 설정

수정목록 (Yolo v3 network 기준)

맨 위 #Testing 아래 2줄을 주석처리 하고, #Training 아래 2줄을 주석 해제 합니다.

 

max_batches를 변경합니다.

max_batches = 4000 * 클래스 갯수

(수식으로 넣으시면 안되고 계산한 값을 넣으셔야 합니다.)

 

[yolo] 레이어의 classes를 자신의 클래스 갯수로 변경합니다. (총 3개)

classes = 클래스 갯수

 

anchors 값도 계산해 둔 anchors 값으로 변경 해 줍니다. (총 3개)

anchors 계산 : darknet.exe detector calc_anchors data/obj.data -num_of_clusters 9 -width 416 -height 416

[yolo] 레이어 바로 위 [convolutional] 의 filters를 변경해 줍니다. (총 3개)

filters = (클래스 갯수  + 5) * 3

(수식으로 넣으시면 안되고 계산한 값을 넣으셔야 합니다.)

 

만약 out of memory 에러가 뜨며 학습이 되지 않을 경우 batch와 subdivisions를 변경합니다.

Batch는 4의 배수로, subdivisions는 2의 배수로 맞춰줍니다.

(batch는 클 수록, subdivisions는 작을 수록 정확도가 높아지지만 학습이 느리고 그래픽 메모리가 많이 필요합니다)