darknet_letters
Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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darknet_letters [2019/08/06 13:25] – [Lancement du jeu] serge | darknet_letters [2020/12/27 15:11] (Version actuelle) – serge | ||
---|---|---|---|
Ligne 1: | Ligne 1: | ||
====== Darknet Letters ====== | ====== Darknet Letters ====== | ||
<WRAP center round box 60% centeralign> | <WRAP center round box 60% centeralign> | ||
- | **{{tagpage> | + | **{{tagpage> |
+ | </WRAP> | ||
+ | <WRAP center round box 60% centeralign> | ||
+ | **[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle | ||
</ | </ | ||
- | {{ :: | ||
<WRAP center round box 60% centeralign> | <WRAP center round box 60% centeralign> | ||
- | font_0_h 0.37 0.31 0.18 0.18 \\ | + | **{{tagpage> |
- | font_0_l 0.07 0.27 0.13 0.13 \\ | + | </ |
- | font_0_t 0.44 0.14 0.1 0.1 \\ | + | <WRAP center round box 60% centeralign> |
- | font_0_C 0.54 0.49 0.13 0.13 \\ | + | {{media_02: |
- | font_0_O 0.27 0.95 0.21 0.21\\ | + | Le fond noir ne convient pas, il faut une video ! |
+ | </ | ||
+ | <WRAP center round box 60%> | ||
+ | * **De l' | ||
+ | * **Créer des images correspondant à une musique midi** | ||
+ | * **Lecture des images par l' | ||
</ | </ | ||
- | <WRAP center round box 80% 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 | ||
+ | ==== 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 56: | ||
**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==== | ||
Le fichier python darknet-letters/ | Le fichier python darknet-letters/ | ||
Ligne 31: | Ligne 66: | ||
* 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 39: | Ligne 93: | ||
sudo pip3 install mido | sudo pip3 install mido | ||
sudo apt install fluidsynth | sudo apt install fluidsynth | ||
- | # FluidR3_GM.sf2 | + | </ |
- | sudo apt install fluid-soundfont-gm | + | |
- | </ | + | |
- | ===Utilisation=== | + | Installation de mon package perso: **[[pymultilame|pymultilame]]** |
- | <WRAP center round todo 60% centeralign> | + | |
- | Je dois créer un menu en terminal !! | + | |
- | </ | + | |
- | Les fichiers | + | La Font midi peut être TimGM6mb.sf2 de **[[http:// |
+ | C'est à définir dans letters.ini | ||
- | Les *.json seront copiés | + | ====Modification de la configuration==== |
+ | **Règles générales** | ||
+ | - Ne pas bidouiller les scripts, à moins que vous ne soyez hollandais. | ||
+ | - Si il y a un bug, corriger | ||
+ | - 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** | ||
- | Dans le dossier **darknet-letters/ | + | ====Le jeu letters==== |
- | python3 analyse_play_midi.py | + | Dans le dossier darknet-letters, lancer |
- | + | | |
- | ====Lancement du jeu==== | + | |
- | Dans le dossier darknet-letters: | + | |
- | play_letters.sh | + | |
<code txt> | <code txt> | ||
- | SPACE pour changer de music | + | 1 - Lancement de letters |
- | 1 Affichage du logo | + | SPACE pour changer de musique |
- | 2 Lancement de music and letters | + | |
- | 3 Lancement de get shot | + | |
- | H help | + | |
- | Echap Quitter | + | R - Reset |
+ | | ||
</ | </ | ||
- | 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' |
- | ===Shot=== | + | En 3: Crée un jeu d' |
- | Les shots seront enregistrés dans le dossier défini dans le fichier darknet-letters/ | + | |
- | shot_dir = " | + | |
- | ===Conversion=== | + | ===== Création du set d' |
- | Tous les shot doivent être floutés et converti en jpg avec le script: darknet-letters/ | + | ====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# | ||
- | Définir ligne 81 le chemin vers votre dossier | + | ====Préparation de Darknet==== |
- | | + | ===Conversion=== |
+ | Tous les shot doivent être floutés et converti en jpg avec le script **./letters/darknet/ | ||
===Création des fichiers train.txt et test.txt=== | ===Création des fichiers train.txt et test.txt=== | ||
- | Avec le script | + | Avec le script |
- | Définir ligne 10: | + | |
- | shot_jpg = ' | + | |
===Controle des fichiers txt de chaque image=== | ===Controle des fichiers txt de chaque image=== | ||
- | Avec le script | + | Avec le script |
- | Définir les chemins, ce n'est pas fini ! | + | |
+ | {{ media_03: | ||
===== Yolo V3 Darknet===== | ===== Yolo V3 Darknet===== | ||
- | |||
==== Ressources ==== | ==== Ressources ==== | ||
* **https:// | * **https:// | ||
- | ====How to detect your custom objects==== | + | * [[https://scholar.google.fr/scholar?q=yolo+artificial+intelligence& |
- | ===Pre-trained weights=== | + | |
- | wget -c https://pjreddie.com/media/ | + | |
- | + | ||
- | ===Fichier *.cfg=== | + | |
- | For training for both small and large objects use modified models:\\ | + | |
- | Full-model: 5 yolo layers: | + | |
- | https:// | + | |
+ | ==== Installation de CUDA ==== | ||
+ | * **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus# | ||
+ | |||
+ | ==== Compilation de Darknet ==== | ||
+ | * **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus# | ||
+ | |||
+ | Modification du Makefile pour une carte GTX 1060: | ||
+ | < | ||
+ | # ARCH= -gencode arch=compute_30, | ||
+ | # | ||
+ | # | ||
+ | # | ||
+ | # | ||
+ | |||
+ | # GTX 1080, GTX 1070, GTX 1060, GTX 1050, GTX 1030, Titan Xp, Tesla P40, Tesla P4 | ||
+ | ARCH= -gencode arch=compute_61, | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | ====Détection de mes objets lettres==== | ||
+ | ===Dossier data=== | ||
+ | Dans les sources de YOLO Darknet: | ||
+ | * Renommer le dossier data des sources de darknet en data_tata_yoyo. | ||
+ | * Créer un dossier data avec: | ||
+ | * train.txt | ||
+ | * test.txt | ||
+ | * obj.data | ||
+ | * obj.names | ||
+ | * yolov3.cfg | ||
+ | * le dossier /backup | ||
+ | |||
+ | ===Fichier *.cfg=== | ||
+ | Copie de darknet/ | ||
<code txt> | <code txt> | ||
+ | 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=8 | + | change line subdivisions to subdivisions=64 |
change line max_batches to (classes*2000), | change line max_batches to (classes*2000), | ||
change line steps to 80% and 90% of max_batches, | change line steps to 80% and 90% of max_batches, | ||
Ligne 116: | Ligne 197: | ||
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 122: | Ligne 203: | ||
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 128: | Ligne 209: | ||
</ | </ | ||
- | {{tag> ia sb}} | + | ===train.txt test.txt=== |
+ | Les fichiers train.txt et test.txt doivent être collés dans data | ||
+ | <code txt> | ||
+ | exemple | ||
+ | / | ||
+ | / | ||
+ | / | ||
+ | ... | ||
+ | ... | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | ===obj.names=== | ||
+ | Les noms doivent être dans l' | ||
+ | <code txt> | ||
+ | font_0_b | ||
+ | ... | ||
+ | ... | ||
+ | font_9_S | ||
+ | font_9_T | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | ===obj.data=== | ||
+ | Définit les chemins des fichiers utilisés: les chemins relatifs sont comptés depuis le dossier darknet, d'où sera lancé la commande de l' | ||
+ | ./darknet ..... | ||
+ | |||
+ | <code txt> | ||
+ | classes = 380 | ||
+ | train = data/ | ||
+ | valid = data/ | ||
+ | names = data/ | ||
+ | backup = data/ | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | =====Apprentissage soit Training appelé train===== | ||
+ | Non! pas de locomotive à vapeur ici ! | ||
+ | |||
+ | ====Hardware==== | ||
+ | ===RAM et SWAP=== | ||
+ | Lors de l' | ||
+ | |||
+ | Avec 10% des images en images test, soit 3000 images 416x416, les images occupent: | ||
+ | * RAM: 15.5 Go sur 15.7 Go | ||
+ | * 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: | ||
+ | ./darknet detector train data/ | ||
+ | Les chemins " | ||
+ | |||
+ | =====Apprentissage avec yolov3-tiny_3l.cfg===== | ||
+ | **3 layers** | ||
+ | ./darknet partial data_09/ | ||
+ | ./darknet detector train data_09/ | ||
+ | |||
+ | 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 | ||
+ | {{media_12: | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | <WRAP quarter column> | ||
+ | * Plasma | ||
+ | {{media_12: | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | <WRAP quarter column> | ||
+ | * nuage RGB clair | ||
+ | {{media_04: | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | <WRAP quarter column> | ||
+ | * Très foncé en RGB | ||
+ | {{media_12: | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | =====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===== | ||
+ | **Einstein** a dit: | ||
+ | |||
+ | **" | ||
+ | |||
+ | **Mais, en ce qui concerne l' | ||
+ | |||
+ | {{tag> ia sb bge yolo_darknet}} |
darknet_letters.txt · Dernière modification : 2020/12/27 15:11 de serge