Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

--- darknet_letters_essais [2020/10/04 08:53] – [Pour mémoire: Résumé des modifications suite à apprentissage finissant sur une erreur] serge
+++ darknet_letters_essais [2020/12/01 17:43] (Version actuelle) – ↷ Liens modifiés en raison d'un déplacement. serge
@@ Ligne 15: / Ligne 15: @@
 =====Récapitulatif=====
-{{::suivi_essai_final.png?1000|}}
+{{media_12:suivi_essai_final.png?1000|}}
 Les essais depuis data_11
-{{::essais_depuis_data_11.png?200|}}
+{{media_03:essais_depuis_data_11.png?200|}}
-{{::suivi_essais.ods|Le fichier ods}}
+{{media_12:suivi_essais.ods|Le fichier ods}}
 mois de calcul ont coûté entre 100€ et 200€. La carte graphique avait coûté 200€. Les 16 Go de RAM 35€.
 =====Modèle final retenu=====
-{{::data_22_8000.png?400|}}
+{{media_08:data_22_8000.png?400|}}
 Le fichier de poids est: yolov3-tiny_3l_22_8000.weights
@@ Ligne 35: / Ligne 35: @@
 Efficacité mesurée avec 6 musiques midi et benchmark.py
-{{ ::essai_27.png?800 |good bad }}
+{{ media_03:essai_27.png?800 |good bad }}
 ===Conclusion===
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 </WRAP>
 <WRAP third column>
-{{ :chart_03.png?300 |}}
+{{ media_05:chart_03.png?300 |}}
 Efficacité 99% mais reconnaît très mal les lettres, et la détection de leur position très très large par rapport au réel. La musique résultante n'est pas reconnaissable.
 </WRAP>
@@ Ligne 150: / Ligne 150: @@
 L'analyse des % de reconnaissance calculés à la fin de l'apprentissage, montre que ce sont les lettres avec la couleur gris clair qui sont les plus mal reconnues.
-{{media_04:chart_50000_06.png?400|}} {{::efficacite_font_0.png?400|}}
+{{media_04:chart_50000_06.png?400|}} {{media_03:efficacite_font_0.png?400|}}
 ====Essai 07====