opencv.js中的yolov4检测引起的例外

Question

我正在尝试使用opencv.js将Yolov4检测到工作。

看来我已经成功地使用了网络阅读

const net = cv.readNetFromDarknet(files.config, files.weights);

，并且我正在使用getBlobFromimage来自教程要获取网络输入：

getBlobFromImage = function(inputSize, mean, std, swapRB, image) {
    let mat;
    if (typeof(image) === 'string') {
        mat = cv.imread(image);
    } else {
        mat = image;
    }

    let matC3 = new cv.Mat(mat.matSize[0], mat.matSize[1], cv.CV_8UC3);
    cv.cvtColor(mat, matC3, cv.COLOR_RGBA2BGR);
    let input = cv.blobFromImage(matC3, std, new cv.Size(inputSize[0], inputSize[1]),
                                 new cv.Scalar(mean[0], mean[1], mean[2]), swapRB);

    matC3.delete();
    return input;
}

但是，当我尝试在网络上运行forward时，我会收到一个错误，说undfult </code>随后是一个看似随机的数字。

我已经尝试了

net.setInput(blob)
net.forward()

，我发现了错误。

我在网上找到了一个源，您需要使用fordrof2使用图层名称和输出向量，因此我尝试了使用硬编码的图层名称（因为OpenCV.JS都不揭示获得的方法来获取图层名称）：

net.setInput(blob)
const outs = new cv.MatVector();
net.forward2(outs, ["yolo_139", "yolo_150", "yolo_161"]);

我仍然会收到未闻的错误。我还调整了图像大小，因此宽度和高度都是32的倍数，我在某个地方读到的倍数是必要的。

有什么想法吗？我一直在寻找答案，但还没有找到任何答案。

编辑：有关错误的更多详细信息

我只是尝试运行几次，这是输出：

Uncaught 279968808
Uncaught 279899688
[then, after refresh]
Uncaught 279968808
Uncaught 279899688

这是堆栈跟踪：

___cxa_throw opencv.js:30
<anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:899300
<anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:898391
<anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:315351
<anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:315293
<anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:545156
<anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:525900
<anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:525121
<anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:65086
<anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:65049
<anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:5596483
dynCall_iiiii opencv.js:30
dynCall_iiiii_9 opencv.js line 30 > Function:4
constructor_body opencv.js:30
constructor opencv.js:30
Mat opencv.js line 30 > Function:4
matFromImageData opencv.js:30
imread opencv.js:30
getBlobFromImage DetectApp.js:24
run DetectApp.js:63
<anonymous> debugger eval code:1

因此，这是它无法运行getBlobFromimage的实例。 ，但这只是偶尔失败，通常会成功。这是更常见的堆栈跟踪，在dnn_net $ fordrof2中发生故障：

___cxa_throw opencv.js:30
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:899300
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:898391
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:315351
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:315293
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:545156
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:525900
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:526317
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:697106
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:327453
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:529953
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:2720179
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:2717263
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:2717095
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:3384719
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:3323788
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:3318607
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:3365552
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:2646791
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:141167
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:204282
    <anonymous> opencv.js line 30 > WebAssembly.instantiate:5596551
    dynCall_viiii opencv.js:30
    dynCall_viiii_1868 opencv.js line 30 > Function:4
    dnn_Net$forward2 opencv.js line 30 > Function:10
    run DetectApp.js:66
    <anonymous> debugger eval code:1

Answer 1

错误消息非常不透明。如果您在最新构建上运行，但仍然没有明显错误消息崩溃，也许可以在OpenCV's的OPENCV的问题上提交 github ，但首先检查是否尚未报告。

我没有在您的推理代码中看到任何调整大小。如果您的推理代码尚未调整输入大小，则应尝试添加它。

神经网络通常期望特定大小*的输入。对于 416x416或224x224 （Tiny？）的Yolov4，在设计网络时确定哪个。

在培训期间，所有输入都已经是正确的大小，或者培训脚本都大大化了输入。

*完全卷积网络采用任意大小

Answer 2

未熟悉的数字不是随机数，它们是指数。
通常情况下，当分类器未正确配置时，就会发生这种问题。

确保配置和权重参数有效，也尝试使用

net.setPreferableBackend(cv.dnn.DNN_BACKEND_OPENCV)