darknet_letters
Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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darknet_letters [2019/08/30 14:46] – [Création du set d'images pour l'apprentissage] 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 80% centeralign> | + | |
- | {{:: | + | |
</ | </ | ||
<WRAP center round box 60% centeralign> | <WRAP center round box 60% centeralign> | ||
- | 2 0.37 0.31 0.18 0.18 \\ | + | **[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle en détails]]** |
- | 356 0.07 0.27 0.13 0.13 \\ | + | |
- | 29 0.44 0.14 0.1 0.1 \\ | + | |
- | 127 0.54 0.49 0.13 0.13 \\ | + | |
- | 99 0.27 0.95 0.21 0.21\\ | + | |
</ | </ | ||
<WRAP center round box 60% centeralign> | <WRAP center round box 60% centeralign> | ||
- | **De l' | + | **{{tagpage> |
</ | </ | ||
+ | <WRAP center round box 60% centeralign> | ||
+ | {{media_02: | ||
+ | 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' | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | {{ vimeo> | ||
+ | \\ \\ | ||
+ | **[[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' | ||
+ | * 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 les modèles plus lourds et d' | ||
+ | ==== 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 23: | 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==== | ||
Ligne 41: | Ligne 74: | ||
===Message d' | ===Message d' | ||
- | < | + | Pour éviter ce message: |
- | # Pour éviter ce message: | + | fluidsynth: warning: Failed to set thread to high priority |
- | fluidsynth: warning: Failed to set thread to high priority | + | fluidsynth: warning: Failed to pin the sample data to RAM; swapping is possible. |
- | fluidsynth: warning: Failed to pin the sample data to RAM; swapping is possible. | + | Editer: |
+ | sudo nano / | ||
- | sudo nano / | + | Ajouter: |
- | + | ||
- | # Ajouter: | + | |
@audio | @audio | ||
@audio | @audio | ||
- | # Le user doit être dans le gropue | + | Le user doit être dans le groupe |
- | </ | + | |
====Installation==== | ====Installation==== | ||
<code txt> | <code txt> | ||
Ligne 66: | Ligne 97: | ||
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 | |
- | + | ||
====Modification de la configuration==== | ====Modification de la configuration==== | ||
**Règles générales** | **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** | ||
====Le jeu letters==== | ====Le jeu letters==== | ||
Ligne 82: | Ligne 115: | ||
<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' |
- | Le jeu crée les images | + | ===== Création du set d'images pour l' |
+ | ====Création des images==== | ||
+ | * Création des images avec l' | ||
+ | Pour chaque image toto.png, un fichier | ||
+ | [[yolo_avec_mes_propres_images# | ||
- | |||
- | ===== Création du set d' | ||
- | Avec l' | ||
====Préparation de Darknet==== | ====Préparation de Darknet==== | ||
===Conversion=== | ===Conversion=== | ||
Ligne 108: | Ligne 142: | ||
===Création des fichiers train.txt et test.txt=== | ===Création des fichiers train.txt et test.txt=== | ||
Avec le script **./ | Avec le script **./ | ||
- | Pour chaque image toto.png, un fichier toto.txt est créé pour décrire les objets dans l' | ||
- | [[yolo_avec_mes_propres_images# | ||
===Controle des fichiers txt de chaque image=== | ===Controle des fichiers txt de chaque image=== | ||
Avec le script **./ | Avec le script **./ | ||
- | {{ :: | + | {{ media_03: |
===== Yolo V3 Darknet===== | ===== Yolo V3 Darknet===== | ||
- | |||
==== Ressources ==== | ==== Ressources ==== | ||
* **https:// | * **https:// | ||
+ | |||
+ | * [[https:// | ||
==== Installation de CUDA ==== | ==== Installation de CUDA ==== | ||
Ligne 126: | Ligne 159: | ||
==== Compilation de Darknet ==== | ==== Compilation de Darknet ==== | ||
* **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus# | * **[[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==== | ====Détection de mes objets lettres==== | ||
Ligne 142: | Ligne 187: | ||
Copie de darknet/ | 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 152: | 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 158: | 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 178: | Ligne 223: | ||
Les noms doivent être dans l' | Les noms doivent être dans l' | ||
<code txt> | <code txt> | ||
- | font_0_a | ||
font_0_b | font_0_b | ||
... | ... | ||
Ligne 187: | Ligne 231: | ||
===obj.data=== | ===obj.data=== | ||
- | Défini | + | Définit |
+ | ./darknet ..... | ||
+ | | ||
<code txt> | <code txt> | ||
- | classes = 400 | + | classes = 380 |
train = data/ | train = data/ | ||
valid = data/ | valid = data/ | ||
Ligne 196: | Ligne 242: | ||
</ | </ | ||
- | ====Apprentissage==== | + | =====Apprentissage |
- | Ou Training appelé train (non! pas de locomotive à vapeur ici!) | + | Non! pas de locomotive à vapeur ici ! |
- | ===Modifications suite à Apprentissage raté=== | + | ====Hardware==== |
- | * yolov3-tiny.cfg | + | ===RAM et SWAP=== |
- | * yolov3_5l.cfg | + | Lors de l'estimation |
- | * yolov3-tiny_3l.cfg | + | |
- | * dans shot_xxx.txt | + | |
- | * fond noir | + | |
- | * fond noir remplacé par un nuage gris | + | |
- | * nuage gris remplacé par une video de ciel ! | + | |
- | * Message | + | |
- | * Diminution des supperpositions avec size de 0.6 à 0.9 | + | |
- | * Images avec minuscules seules et images avec majuscules seules | + | |
- | * Reprise des 400 images des lettres pour les cadrer serré (20 heures de boulot) ! | + | |
- | * L' | + | |
- | ===yolov3.cfg=== | + | Avec 10% des images en images test, soit 3000 images 416x416, les images occupent: |
- | export PATH=/usr/ | + | * 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 detector train data/ | ./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 / | ||
- | ===== Test ===== | + | Définir le FPS dans letters.ini dans la section [json_to_image] |
- | Coller, dans le dossier compilé | + | |
- | ./darknet detector test data/obj.data data/yolov3.cfg data/backup/yolov3_3000.weights shot_0.jpg | + | 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://blog.slavv.com/picking-a-gpu-for-deep-learning-3d4795c273b9|slavv.com/]]** Picking a GPU for Deep Learning | ||
+ | * **[[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