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我遵循了 darknet 中的步骤网站。为了使用网络摄像头进行实时检测，我运行了这个命令(如下):
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/tiny-yolo.cfg tiny-yolo.weights
这会打开一个新的相机窗口，它可以检测 View 中的任何对象，并在终端中打印出预测的类别。我试图找到一种方法来存储这些类，以便我可以将它用于不同的目的。
谁能建议我 darknet 目录中的文件名，它正在终端中打印出类名？
最佳答案
对于第一个问题，您要查找的文件是 voc.names，位于 /data 文件夹中。
它包含检测发生时抛出的词。
如果您想用您的语言翻译检测，这是要修改的文件。
对于您的另一个问题，如何存储检测，在 linux 中可以通过管道 stdout 直接完成。
检测将逐行写入文件 detected.txt:
./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/tiny-yolo.cfg tiny-yolo.weights >> detected.txt
我目前正在利用业余时间处理此问题。
我正在使用检测，然后用法语的音频文件说出它们。检测加倍以检测屏幕的左侧和右侧。它适用于网络摄像头、桌面或 wifi 摄像头。我还制作了一个安装程序脚本，可以轻松地从头开始部署 yolo。
也许你会发现有趣的东西，如果是的话请加星!我正在考虑添加其他语言。
https://github.com/webdev23/aten
Helper scripts to quickly install YOLO darknet image recognition neural network into a linux shell.
It can take snapshots of the desktop screen, the system webcam, or from an Ambarella wifi streaming live camera.
This will detect objects into snapshots and speak them with espeak.
As it use NO GPU, it can run pretty anywhere.
The snapshots and recognition process takes around 1-2 seconds, depending the running machine.
Dev goal: Automotive usage.
Usage: ./scan [[url|screen|webcam|cam] [en|fr]
Default: webcam
🏁 Racing install: Run the script from a blank folder!
./install
Or directly:
php <(curl https://webdev23.github.io/aten/install)
关于computer-vision - 如何存储来自暗网 YOLO 的预测类名？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/48609457/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！