#opencv #flask #heroku
#opencv #колба #героку
Вопрос:
Здравствуйте, я развертываю API колбы обнаружения объектов на heroku, но я сталкивался с этой ошибкой в течение недели :
cv2.dnn.readNetFromDarknet(путь к конфигурации, путь к весу) 2021-12-04T17:22:47.972153 00:00 приложение[web.1]: cv2.ошибка: OpenCV(4.5.4) /tmp/pip-req-сборка-24v3eisa/opencv/модули/dnn/src/darknet/darknet_io.cpp:933: ошибка: (-213:Функция/функция не реализована) Транспонируйте веса (за исключением сверточных) не реализованы в функции ‘readdarknetfromweightstream’
любая помощь будет приветствоваться вот функция, используемая для загрузки модели yolo:
def load_yolov4_model(): # derive a path of yolo weight outFileFolder = 'yolo-coco/' weights_path = outFileFolder "yolov4-custom_parts.weights" config_path = outFileFolder "yolov4-custom1.cfg" print("[INFO] loading yolo from disk...") yolov4_model = cv2.dnn.readNetFromDarknet(config_path, weights_path) return yolov4_model Комментарии:
1. Вы действительно используете модель darknet? Обучались с помощью даркнет-фреймворка от Пьерди или Алексеева? Или вы используете фреймворк третьей стороны? Вы пробовали загрузить его, если предварительно обученные официальные сети, такие как yolo v2, yolo v3 или yolo v4 (не v5)?
2. да, я использовал darkent от AlexAB, а затем тренировался на своем собственном наборе данных. Когда я читаю модель со своего ноутбука, она работает, но именно на heroku у меня эта проблема
3. можете ли вы попробовать загрузить исходную предварительно подготовленную сеть без обучения с помощью ваших собственных данных? Однако, если он работает на вашем локальном компьютере с тем же исходным кодом opencv, это может быть не проблемой. Какие версии opencv вы используете в обоих случаях?
4. да, это работает, если я использую один и тот же код с предварительно заданными весами yolov4, и я использую opencv 4.5.3 в обоих случаях, я думаю, что проблема может заключаться в том, как heroku хранит большие файлы, такие как . веса
5. Пожалуйста, предоставьте достаточно кода, чтобы другие могли лучше понять или воспроизвести проблему.