keras-yolov3 라쿤 실습 문의

강의를 듣다 좀 복잡해져서 이해가 가지 않는데 강의를 다시 들으면서 찾아봐도 어려워 문의 드립니다. 

1) 라쿤 데이터 학습 할 때  아래와 같은 부분이 있는데요, 

#yolov3.weights를 keras-yolo3에서 사용할 수 있도록 yolo.h5 로 변환

!python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

여기에서 말하는 yolov3.cfg 파일은 keras-yolov3 다운로드 하면 폴더 내에 있는 yolov3.cfg 파일이 맞나요? (filter 255, class 80으로 되어 있는..)

yolove.weights 는 선생님 깃허브에서 받았습니다.(https://github.com/chulminkw/DLCV/releases/download/1.0/yolov3.weights)

yolo.h5를 만드는 과정에서 계속 에러가 나거나 잘 만들어져도 학습 시 val_loss: nan 으로 나오거나 하고 있습니다. 

제가 추측하건데, yolo.h5 만드는 과정에 문제가 있는거 같은데요, 확인 부탁 드립니다. 

에러내용1: Traceback (most recent call last):

  File "convert.py", line 262, in <module>

    _main(parser.parse_args())

  File "convert.py", line 143, in _main

    buffer=weights_file.read(weights_size * 4))

TypeError: buffer is too small for requested array

에러내용2: (중간에 아래처럼 Concatenating~~~ 으로 시작하는 두 번 나오는데 정상인가요?)

arsing section upsample_0

Parsing section route_1

Concatenating route layers: [<tf.Tensor 'up_sampling2d_1/ResizeNearestNeighbor:0' shape=(?, ?, ?, 256) dtype=float32>, <tf.Tensor 'add_19/add:0' shape=(?, ?, ?, 512) dtype=float32>]

Parsing section convolutional_60

conv2d bn leaky (1, 1, 768, 256)

Parsing section convolutional_61

conv2d bn leaky (3, 3, 256, 512)

Parsing section convolutional_62

conv2d bn leaky (1, 1, 512, 256)

Parsing section convolutional_63

conv2d bn leaky (3, 3, 256, 512)

Parsing section convolutional_64

conv2d bn leaky (1, 1, 512, 256)

Parsing section convolutional_65

conv2d bn leaky (3, 3, 256, 512)

Parsing section convolutional_66

conv2d    linear (1, 1, 512, 255)

Parsing section yolo_1

Parsing section route_2

Parsing section convolutional_67

conv2d bn leaky (1, 1, 256, 128)

Parsing section upsample_1

Parsing section route_3

Concatenating route layers: [<tf.Tensor 'up_sampling2d_2/ResizeNearestNeighbor:0' shape=(?, ?, ?, 128) dtype=float32>, <tf.Tensor 'add_11/add:0' shape=(?, ?, ?, 256) dtype=float32>]

Parsing section convolutional_68

conv2d bn leaky (1, 1, 384, 128)

2) yolov3.cfg 파일의 filter 와 class 는 수정 하지 않아도 되나요? 

라쿤은 class 1, filter 18인거 같아서요. 

* 개인 gpu 사용, tf 1.15 keras 2.3  사용 (keras 는 backend폴더에서 __init__.py 조치 하였습니다.)