l_intelligence_du_semaphore
Différences
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+ | <WRAP center round box 60% centeralign> | ||
+ | **Calcul de [[Le sémaphore avec TensorFlow|Le sémaphore avec TensorFlow]] sur GPU au lieu du CPU avec TensorFlow** | ||
+ | </ | ||
=====Les sources sur GitHub===== | =====Les sources sur GitHub===== | ||
* **[[https:// | * **[[https:// | ||
Ligne 28: | Ligne 31: | ||
<WRAP group> | <WRAP group> | ||
<WRAP third column> | <WRAP third column> | ||
- | {{:2019_03: | + | {{media_01: |
</ | </ | ||
<WRAP third column> | <WRAP third column> | ||
- | {{:2019_03: | + | {{media_01: |
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<WRAP third column> | <WRAP third column> | ||
- | {{:2019_03: | + | {{media_01: |
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Ligne 61: | Ligne 64: | ||
<code python> | <code python> | ||
def relu_prime(z): | def relu_prime(z): | ||
- | """ | + | """ |
- | | + | |
- | Une fonction indicatrice, | + | Une fonction indicatrice, |
- | | + | C'est donc la fonction H (discontinue en 0) prenant la valeur 1 pour tous les réels positifs et la valeur 0 pour les réels strictement négatifs. |
- | | + | |
- | C'est donc la fonction H (discontinue en 0) prenant la valeur 1 pour tous | + | |
- | | + | |
""" | """ | ||
return np.asarray(z > 0, dtype=np.float32) | return np.asarray(z > 0, dtype=np.float32) | ||
Ligne 93: | Ligne 93: | ||
====Diagonale de 1==== | ====Diagonale de 1==== | ||
- | {{ :2019_02: | + | {{ media_01: |
- | numpy.eye(N, | + | |
+ | numpy.eye(N, | ||
+ | | ||
Return a 2-D array with ones on the diagonal and zeros elsewhere. | Return a 2-D array with ones on the diagonal and zeros elsewhere. | ||
Matrice ou la sortie est idéale: le 1 correspond à entée[i] = sortie[i], et entée[j], | Matrice ou la sortie est idéale: le 1 correspond à entée[i] = sortie[i], et entée[j], | ||
Ligne 106: | Ligne 108: | ||
Un réseau de neurones Perceptron multicouches est un type de réseau dont l' | Un réseau de neurones Perceptron multicouches est un type de réseau dont l' | ||
- | ====Notre réseau==== | ||
- | Réseau de neurones: | ||
- | |||
- | **Une colonne de 1600 en entrée, 2 nodes de 100, une sortie de 27 caractères.** | ||
===== Réseau de neurones Convolutif ===== | ===== Réseau de neurones Convolutif ===== | ||
Ligne 121: | Ligne 119: | ||
Enfin, là c'est de l' | Enfin, là c'est de l' | ||
- | {{ :2019_04: | + | ====Notre réseau==== |
+ | **Une colonne de 1600 en entrée, 2 nodes de 100, une sortie de 27 caractères.** | ||
+ | |||
+ | {{ media_01: | ||
La totalité du projet est à **[[https:// | La totalité du projet est à **[[https:// | ||
+ | ====Installation==== | ||
+ | Installation de pip3: | ||
+ | sudo apt install pip3 | ||
+ | Installation de numpy et opencv | ||
+ | sudo pip3 install opencv numpy | ||
+ | Il faut installer mon [[pymultilame|module python perso]] disponible sur Github | ||
+ | sudo pip3 install -e git+https:// | ||
+ | | ||
+ | ====Le script==== | ||
<file python ia.py> | <file python ia.py> | ||
# | # | ||
Ligne 170: | Ligne 180: | ||
def training(self): | def training(self): | ||
- | """ | + | """ |
print(" | print(" | ||
Ligne 300: | Ligne 310: | ||
</ | </ | ||
- | =====La reconnaissance seule===== | ||
- | L' | ||
- | * 40 x 40 pixels | ||
- | * en noir et blanc convertit en 0 et 1, que des 0 et des 1 dans le array | ||
- | * Floutée entre 5 et 7 | ||
- | * Convertie en vecteur ligne: img = img.reshape(1600) | ||
- | |||
- | ====Les poids==== | ||
- | Le fichier weights.npy doit être dans le dossier du script. | ||
- | **[[https:// | ||
===== Etape suivante: YOLO Darknet===== | ===== Etape suivante: YOLO Darknet===== | ||
**[[computer_vision_and_pattern_recognition_segmentation_d_image|Computer Vision and Pattern Recognition Mask R-CNN]]** | **[[computer_vision_and_pattern_recognition_segmentation_d_image|Computer Vision and Pattern Recognition Mask R-CNN]]** | ||
- | {{tag> | + | {{tag> |
l_intelligence_du_semaphore.txt · Dernière modification : 2020/12/27 15:07 de serge