Ошибка с YOLOv4 Darknet

@Adept_Confide · Регистрация: 04.02.2020

Студворк — интернет-сервис помощи студентам

Здравствуйте! Поставил себе Darknet - фреймворк для YOLOv4. Он необходим мне для классификации объектов. Все встало как нужно. Все ставил с github AlexeyAB/darknet и по его гайдам (на винде) . Разметил датасет 700 изображений, все работает, но если выставить в yolov4-custom.cfg width = 416 и height=416, то где-то после 7 итерации у меня возникает ошибка "CUDA: an illegal memory access was encountered darknet", а перед ней "Error: file: A:\YOLO v4\darknet\src\dark_cuda.c : cuda_push_array()". При этом если поставить эти параметры к примеру 64x64 или 32x32, то все будет ОК. Максимальное значение, которое не вызывало такого сбоя - 128x128, но мне нужно обучить нейросеть классифицировать изображения формата 4k. На мой взгляд этого недостаточно (хотя точно не уверен). На что вообще влияют эти параметры кроме точности?
Вроде с моим объемом видеопамяти должно быть все ОК и 416x416 не должно падать.

Конфигурация ПК:
БП:Thermaltake LT-650P, 650ВТ
Видеокарта: MSI GeForce GTX 1060 GAMING X 6G
ЦП:Ryzen 5 3600
ОЗУ: Kingston 8192MB 2400MHz x2
Плата: ASUS PRIME A320M-A

@Nick07 · 27.08.2022, 08:44

Сообщение от Adept_Confide

На мой взгляд этого недостаточно (хотя точно не уверен)

???

Сообщение от Adept_Confide

На что вообще влияют эти параметры кроме точности?

???

Новые блоги и статьи Все статьи Все блоги /
SDL3 для Web (WebAssembly): Вывод текста со шрифтом TTF с помощью SDL3_ttf 8Observer8 01.02.2026 Содержание блога В этой пошаговой инструкции создадим с нуля веб-приложение, которое выводит текст в окне браузера. Запустим на Android на локальном сервере. Загрузим Release на бесплатный. . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Сборка C/C++ проекта из консоли 8Observer8 30.01.2026 Содержание блога Если вы откроете примеры для начинающих на официальном репозитории SDL3 в папке: examples, то вы увидите, что все примеры используют следующие четыре обязательные функции, а. . .	SDL3 для Web (WebAssembly): Установка Emscripten SDK (emsdk) и CMake для сборки C и C++ приложений в Wasm 8Observer8 30.01.2026 Содержание блога Для того чтобы скачать Emscripten SDK (emsdk) необходимо сначало скачать и уставить Git: Install for Windows. Следуйте стандартной процедуре установки Git через установщик. . . .	SDL3 для Android: Подключение Box2D v3, физика и отрисовка коллайдеров 8Observer8 29.01.2026 Содержание блога Box2D - это библиотека для 2D физики для анимаций и игр. С её помощью можно определять были ли коллизии между конкретными объектами. Версия v3 была полностью переписана на Си, в. . .
Инструменты COM: Сохранение данный из VARIANT в файл и загрузка из файла в VARIANT bedvit 28.01.2026 Сохранение базовых типов COM и массивов (одномерных или двухмерных) любой вложенности (деревья) в файл, с возможностью выбора алгоритмов сжатия и шифрования. Часть библиотеки BedvitCOM Использованы. . .	SDL3 для Android: Загрузка PNG с альфа-каналом с помощью SDL_LoadPNG (без SDL3_image) 8Observer8 28.01.2026 Содержание блога SDL3 имеет собственные средства для загрузки и отображения PNG-файлов с альфа-каналом и базовой работы с ними. В этой инструкции используется функция SDL_LoadPNG(), которая. . .	SDL3 для Android: Загрузка PNG с альфа-каналом с помощью SDL3_image 8Observer8 27.01.2026 Содержание блога SDL3_image - это библиотека для загрузки и работы с изображениями. Эта пошаговая инструкция покажет, как загрузить и вывести на экран смартфона картинку с альфа-каналом, то есть с. . .	Влияние грибов на сукцессию anaschu 26.01.2026 Бифуркационные изменения массы гриба происходят тогда, когда мы уменьшаем массу компоста в 10 раз, а скорость прироста биомассы уменьшаем в три раза. Скорость прироста биомассы может уменьшаться за. . .

@Adept_Confide 0 / 0 / 0 Регистрация: 04.02.2020 Сообщений: 18

	Ошибка с YOLOv4 Darknet 26.08.2022, 18:25. Показов 757. Ответов 1 Метки нет (Все метки) Здравствуйте! Поставил себе Darknet - фреймворк для YOLOv4. Он необходим мне для классификации объектов. Все встало как нужно. Все ставил с github AlexeyAB/darknet и по его гайдам (на винде) . Разметил датасет 700 изображений, все работает, но если выставить в yolov4-custom.cfg width = 416 и height=416, то где-то после 7 итерации у меня возникает ошибка "CUDA: an illegal memory access was encountered darknet", а перед ней "Error: file: A:\YOLO v4\darknet\src\dark_cuda.c : cuda_push_array()". При этом если поставить эти параметры к примеру 64x64 или 32x32, то все будет ОК. Максимальное значение, которое не вызывало такого сбоя - 128x128, но мне нужно обучить нейросеть классифицировать изображения формата 4k. На мой взгляд этого недостаточно (хотя точно не уверен). На что вообще влияют эти параметры кроме точности? Вроде с моим объемом видеопамяти должно быть все ОК и 416x416 не должно падать. Конфигурация ПК: БП:Thermaltake LT-650P, 650ВТ Видеокарта: MSI GeForce GTX 1060 GAMING X 6G ЦП:Ryzen 5 3600 ОЗУ: Kingston 8192MB 2400MHz x2 Плата: ASUS PRIME A320M-A 0