darknet_letters
Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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darknet_letters [2019/08/18 09:45] – [Morale du jour] serge | darknet_letters [2020/10/30 10:29] – serge | ||
---|---|---|---|
Ligne 3: | Ligne 3: | ||
**{{tagpage> | **{{tagpage> | ||
</ | </ | ||
- | + | <WRAP center round box 80% centeralign> | |
- | {{ ::2019_08: | + | {{media_02: |
- | <WRAP center round box 60% centeralign> | + | Le fond noir ne convient pas, il faut une video ! |
- | font_0_h 0.37 0.31 0.18 0.18 \\ | + | </ |
- | font_0_l 0.07 0.27 0.13 0.13 \\ | + | <WRAP center round box 60%> |
- | font_0_t 0.44 0.14 0.1 0.1 \\ | + | * **De l' |
- | font_0_C 0.54 0.49 0.13 0.13 \\ | + | * **Créer des images correspondant à une musique midi** |
- | font_0_O 0.27 0.95 0.21 0.21\\ | + | * **Lecture des images par l' |
</ | </ | ||
- | <WRAP center round box 60% centeralign> | + | {{ vimeo>377284950? |
- | **De l'Intelligence artificielle pour reconnaitre | + | \\ \\ |
+ | **[[darknet_letters_essais|Darknet Letters Tous les essais]]** | ||
+ | |||
+ | **[[https:// | ||
+ | ===== YOLO Darknet V3 ===== | ||
+ | ====Conclusion finale==== | ||
+ | * Le nombre de paramètres à optimiser est important. Pour pouvoir faire beaucoup de simulation, les calculs doivent être rapide, il est nécessaire d'avoir des cartes graphiques puissantes, et chères ! | ||
+ | * Pour faire mieux, une GTX 1060 ne suffit pas. Il en faudrait au minimum 2, et mieux encore RTX 2080 Ti 11GB à 1100€ | ||
+ | * Cela permettrait de tester | ||
+ | ==== Conclusion des différents apprentissages ==== | ||
+ | <WRAP group> | ||
+ | <WRAP half column> | ||
+ | * **Suppression des majuscules pour diminuer le nombre d' | ||
+ | * **Le modèle yolov3.cfg est trop lourd, le yolov3-tiny_3l.cfg suffit** | ||
+ | * **Images de 416x416** | ||
+ | * **1 à 2 jours d' | ||
+ | * **Fond video pour l' | ||
+ | * **Pas de flou dans les images | ||
</ | </ | ||
+ | <WRAP half column> | ||
+ | **Hardware** | ||
+ | * **GPU Nvidia 1060 GTX** | ||
+ | * **RAM de 16 Go** | ||
+ | * **RAM GPU de 6 Go** | ||
+ | * **SWAP de 64 Go sur SSD** | ||
+ | </ | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | |||
===== Les sources sur GitHub ===== | ===== Les sources sur GitHub ===== | ||
* **[[https:// | * **[[https:// | ||
Ligne 22: | Ligne 49: | ||
**Créer et testé sur Debian Buster 10** | **Créer et testé sur Debian Buster 10** | ||
- | {{:2019_08: | + | {{media_02: |
- | {{:2019_08: | + | {{media_03:shot_12.png?300|Avec un fond video}} |
- | {{:2019_08: | + | {{media_02: |
====Conversion d'un fichier *.midi en *.json==== | ====Conversion d'un fichier *.midi en *.json==== | ||
Ligne 32: | Ligne 59: | ||
* jouer un fichier *.json | * jouer un fichier *.json | ||
- | ===Installation=== | + | ===Principe de la conversion d'un fichier midi en json=== |
+ | Les fichiers midi sont très optimisés. La conversion en json permet d' | ||
+ | |||
+ | Les fichiers *.midi (" | ||
+ | |||
+ | Les *.json seront créés dans le dossier " | ||
+ | |||
+ | ===Message d' | ||
+ | Pour éviter ce message: | ||
+ | fluidsynth: warning: Failed to set thread to high priority | ||
+ | fluidsynth: warning: Failed to pin the sample data to RAM; swapping is possible. | ||
+ | Editer: | ||
+ | sudo nano / | ||
+ | |||
+ | Ajouter: | ||
+ | @audio | ||
+ | @audio | ||
+ | |||
+ | Le user doit être dans le groupe audio! | ||
+ | ====Installation==== | ||
<code txt> | <code txt> | ||
sudo pip3 install numpy | sudo pip3 install numpy | ||
Ligne 44: | Ligne 90: | ||
Installation de mon package perso: **[[pymultilame|pymultilame]]** | Installation de mon package perso: **[[pymultilame|pymultilame]]** | ||
- | La Font midi utilisée est TimGM6mb.sf2 de **[[http:// | + | La Font midi peut être TimGM6mb.sf2 de **[[http:// |
+ | C'est à définir dans letters.ini | ||
- | ===Principe=== | + | ====Modification de la configuration==== |
- | Les fichiers midi sont très optimisés. La conversion en json permet d' | + | **Règles générales** |
- | + | ||
- | Les fichiers | + | |
- | + | ||
- | Les *.json seront créés dans le dossier " | + | |
- | + | ||
- | ===Règles générales=== | + | |
- Ne pas bidouiller les scripts, à moins que vous ne soyez hollandais. | - Ne pas bidouiller les scripts, à moins que vous ne soyez hollandais. | ||
- | - Si il y a un bug, corriger dans les scripts, toujours de façon explicite. | + | - Si il y a un bug, corriger dans les scripts, toujours de façon explicite, et envoyer un message à l' |
- Les modifications de configuration se font dans ./ | - Les modifications de configuration se font dans ./ | ||
+ | Dans ce fichier, définir en particulier: | ||
+ | * **les chemins de /shot/ et / | ||
+ | * **le nombre d' | ||
+ | * **la taille des images: 416** | ||
- | ===Modification de la configuration=== | ||
- | En particulier, | ||
- | [blend] | ||
- | shot_size = 1024 | ||
- | [darknet] | ||
- | shot_size = 704 | ||
- | [dirertories] | ||
- | shot = " | ||
- | shot_jpg = "/ | ||
- | Les dossiers vont faire 6 à 8 Go !\\ | ||
- | L' | ||
- | |||
- | |||
- | ===== Apprentissage ===== | ||
====Le jeu letters==== | ====Le jeu letters==== | ||
Dans le dossier darknet-letters, | Dans le dossier darknet-letters, | ||
Ligne 77: | Ligne 108: | ||
<code txt> | <code txt> | ||
- | 1 - Affichage du logo | + | 1 - Lancement de letters |
- | 2 - Lancement de letters | + | |
- | SPACE pour changer de musique | + | 2 - Fabrication des shot pour l'IA |
- | 3 - Fabrication des shot pour l'IA | + | 3 - Conversion |
- | 4 - Conversion en json | + | H - Help |
- | H - Help | + | R - Reset |
- | R - Reset | + | Echap - Quitter |
</ | </ | ||
- | En 2: Les fichiers du dossier /json seront jouées. | + | En 1: Les fichiers du dossier /json_60 |
- | En 3: Pour l' | + | En 2: Pour l' |
- | En 4: Les fichiers midi sont traduits en json pour être facilement utilisé en python. | + | En 3: Crée un jeu d' |
+ | |||
+ | ===== Création du set d' | ||
+ | ====Création des images==== | ||
+ | * Création des images avec l' | ||
+ | Pour chaque image toto.png, un fichier [[yolo_avec_mes_propres_images# | ||
+ | [[yolo_avec_mes_propres_images# | ||
====Préparation de Darknet==== | ====Préparation de Darknet==== | ||
Ligne 102: | Ligne 139: | ||
Avec le script **./ | Avec le script **./ | ||
- | ===== Yolo V3 Darknet===== | + | {{ media_03: |
+ | ===== Yolo V3 Darknet===== | ||
==== Ressources ==== | ==== Ressources ==== | ||
* **https:// | * **https:// | ||
+ | |||
+ | * [[https:// | ||
==== Installation de CUDA ==== | ==== Installation de CUDA ==== | ||
Ligne 113: | Ligne 153: | ||
* **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus# | * **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus# | ||
- | ====Détection de mes objets lettres==== | + | Modification du Makefile pour une carte GTX 1060: |
- | ===Pre-trained weights=== | + | < |
- | | + | # ARCH= -gencode arch=compute_30, |
- | et coller le fichier dans le dossier " | + | # |
+ | # | ||
+ | # -gencode arch=compute_52, | ||
+ | # -gencode arch=compute_61, | ||
- | ===Fichier *.cfg=== | + | # GTX 1080, GTX 1070, GTX 1060, GTX 1050, GTX 1030, Titan Xp, Tesla P40, Tesla P4 |
- | Un premier essai avec 5 yolo layers s'est terminé rapidement sur Error. | + | ARCH= -gencode arch=compute_61, |
+ | </ | ||
- | Copie de darknet/cfg/yolov3.cfg | + | ====Détection de mes objets lettres==== |
+ | ===Dossier data=== | ||
+ | Dans les sources de YOLO Darknet: | ||
+ | * Renommer le dossier data des sources | ||
+ | * Créer un dossier data avec: | ||
+ | * train.txt | ||
+ | * test.txt | ||
+ | * obj.data | ||
+ | * obj.names | ||
+ | * yolov3.cfg | ||
+ | * le dossier | ||
+ | ===Fichier *.cfg=== | ||
+ | Copie de darknet/ | ||
<code txt> | <code txt> | ||
- | change line 8 and 9 to shot size = 704 | + | change line 8 and 9 to shot size = 640 |
change line batch to batch=64 | change line batch to batch=64 | ||
change line subdivisions to subdivisions=64 | change line subdivisions to subdivisions=64 | ||
Ligne 134: | Ligne 190: | ||
Line 696 | Line 696 | ||
Line 783 | Line 783 | ||
- | classes=400 | + | classes=380 |
| | ||
change [filters=255] to filters=(classes + 5)x3 in the 3 [convolutional] before each [yolo] layer | change [filters=255] to filters=(classes + 5)x3 in the 3 [convolutional] before each [yolo] layer | ||
Ligne 140: | Ligne 196: | ||
Line 689 | Line 689 | ||
Line 776 | Line 776 | ||
- | filters = (classes + 5)x3 = (400 + 5) * 3 = 1215 | + | filters = (classes + 5)x3 = (380 + 5) * 3 = 1155 |
Distinction main gauche main droite | Distinction main gauche main droite | ||
Ligne 147: | Ligne 203: | ||
===train.txt test.txt=== | ===train.txt test.txt=== | ||
- | Les fichiers train.txt et test.txt doivent être collés dans letters_0 | + | Les fichiers train.txt et test.txt doivent être collés dans data |
<code txt> | <code txt> | ||
exemple | exemple | ||
Ligne 158: | Ligne 214: | ||
===obj.names=== | ===obj.names=== | ||
+ | Les noms doivent être dans l' | ||
<code txt> | <code txt> | ||
- | font_0_a | ||
font_0_b | font_0_b | ||
... | ... | ||
Ligne 166: | Ligne 222: | ||
font_9_T | font_9_T | ||
</ | </ | ||
- | qui sont les noms que l'on retrouve dans train.txt et test.txt | ||
===obj.data=== | ===obj.data=== | ||
- | Défini | + | Définit |
+ | ./darknet ..... | ||
+ | | ||
<code txt> | <code txt> | ||
- | classes = 400 | + | classes = 380 |
- | train = letters_0/ | + | train = data/ |
- | valid = letters_0/test.txt | + | valid = data/test.txt |
- | names = letters_0/ | + | names = data/ |
- | backup = letters_0/backup | + | backup = data/backup |
</ | </ | ||
- | ===Résumé=== | ||
- | Le dossier letters_0 des sources de YOLO Darknet doit contenir: | ||
- | * train.txt | ||
- | * test.txt | ||
- | * obj.data | ||
- | * obj.names | ||
- | * yolov3_letters.cfg | ||
- | * le dossier /backup | ||
- | =====Apprentissage===== | + | =====Apprentissage |
- | Ou Training appelé train (non! pas de locomotive à vapeur ici!) | + | Non! pas de locomotive à vapeur ici ! |
- | export PATH=/ | + | ====Hardware==== |
- | | + | ===RAM et SWAP=== |
+ | Lors de l' | ||
- | ===== Test ===== | + | Avec 10% des images en images test, soit 3000 images 416x416, les images occupent: |
- | Coller, dans le dossier | + | * RAM: 15.5 Go sur 15.7 Go |
- | ./darknet detector | + | * SWAP: 19.7 Go sur 64 Go |
+ | |||
+ | **Prévoir une grosse SWAP, par exemple 64 Go !** | ||
+ | |||
+ | ===Taille de la RAM GPU=== | ||
+ | * RAM GPU > 4.5 Go | ||
+ | **La taille maxi des images possible est 416x416 avec 6 Go de Ram GPU** | ||
+ | |||
+ | =====Apprentissage avec yolov3.cfg===== | ||
+ | Dans le dossier | ||
+ | ./darknet detector train data/ | ||
+ | Les chemins " | ||
+ | |||
+ | =====Apprentissage avec yolov3-tiny_3l.cfg===== | ||
+ | **3 layers** | ||
+ | ./darknet partial data_09/ | ||
+ | ./darknet detector | ||
+ | |||
+ | Le fichier yolov3-tiny_3l_xx_best.weights fait 38.1 Mo | ||
+ | =====Apprentissage avec yolov3-tiny.cfg===== | ||
+ | **2 layers** | ||
+ | ./darknet partial data_12/ | ||
+ | ./darknet detector train data_12/ | ||
+ | |||
+ | Le fichier yolov3-tiny_12_best.weights fait 38 Mo. Malheureusement, | ||
+ | =====Tous les essais===== | ||
+ | * **[[darknet_letters_essais|Tous les essais sur cette page]]** | ||
+ | |||
+ | ===== Reconversion d' | ||
+ | ====Test sur le jeu d' | ||
+ | Et le script play_letters.py du dossier play_letters. Il faut copier les fichiers: | ||
+ | * darknet.py | ||
+ | * libdarknet.so | ||
+ | des sources compilées de darknet dans le dossier play_letters. | ||
+ | |||
+ | Créer les images de json_to_image avec l' | ||
+ | |||
+ | Les fichiers midi qui seront convertis en images sont ceux de / | ||
+ | |||
+ | Définir le FPS dans letters.ini dans la section [json_to_image] | ||
+ | |||
+ | Il n'y a que 10 canaux midi au maximum possibles. | ||
+ | |||
+ | ====Quel fond d' | ||
+ | <WRAP group> | ||
+ | <WRAP quarter column> | ||
+ | * Nuages | ||
+ | {{:: | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | <WRAP quarter column> | ||
+ | * Plasma | ||
+ | {{:: | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | <WRAP quarter column> | ||
+ | * nuage RGB clair | ||
+ | {{media_04: | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | <WRAP quarter column> | ||
+ | * Très foncé en RGB | ||
+ | {{:: | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | =====Bug: Libération de la RAM GPU à la fin d'une détection===== | ||
+ | |||
+ | [[darknet_letters_unload_gpu_ram_in_python_script|Voir la page Darknet Letters unload GPU RAM in python script]] | ||
+ | =====Durée d'un calcul et consommation électrique avec yolov3.cfg===== | ||
+ | * 50000 itérations de 50 000 images de 416x416 = 6 jours * 24 * 0.2 kW = kwh à 0.17 € le kWh soit 5 € | ||
+ | |||
+ | **6 mois de calcul = 150 €** | ||
+ | =====Quels matériels pour un apprentissage rapide ?===== | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | * https:// | ||
+ | |||
+ | ===Remise spéciale Education=== | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | |||
+ | ===Pour une startup fortunée=== | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | |||
+ | ===Juin 2020=== | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | |||
+ | * RTX 2060 (6 GB): if you want to explore deep learning in your spare time. 360€ | ||
+ | * RTX 2070 or 2080 (8 GB): if you are serious about deep learning, but your GPU budget is $600-800. Eight GB of VRAM can fit the majority of models. | ||
+ | * RTX 2080 Ti (11 GB): if you are serious about deep learning and your GPU budget is ~$1,200. The RTX 2080 Ti is ~40% faster than the RTX 2080. | ||
+ | * Titan RTX and Quadro RTX 6000 (24 GB): if you are working on SOTA models extensively, | ||
+ | * Quadro RTX 8000 (48 GB): you are investing in the future and might even be lucky enough to research SOTA deep learning in 2020. 5500€ | ||
+ | |||
+ | |||
+ | =====Benchmark===== | ||
+ | * https:// | ||
+ | ====Bilan==== | ||
+ | **Je suis un chercheur compétitif, | ||
=====Morale du jour===== | =====Morale du jour===== | ||
- | Einstein a dit: "Deux choses sont infinies: l'univers | + | **Einstein** a dit: |
+ | |||
+ | **"Deux choses sont infinies : l'Univers | ||
+ | |||
+ | **Mais, en ce qui concerne | ||
- | {{tag> ia sb bge}} | + | {{tag> ia sb bge yolo_darknet}} |
darknet_letters.txt · Dernière modification : 2020/12/27 15:11 de serge