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y:yolo_sans_carte_graphique [2019/03/26 16:09]
serge [Test]
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-====== ​YOLO sans carte graphique ====== +====== ​Yolo Darknet ​sans carte graphique ======
-<WRAP center round box 80% centeralign>​ +
-//​**Installation de YOLO Darknet sur un portable sans carte graphique**//​ +
-</​WRAP>​ +
 <WRAP center round box 80% centeralign>​ <WRAP center round box 80% centeralign>​
 **{{tagpage>​semaphore|Sémaphores}}** ​ ....  **{{tagpage>​bge|Blender Game Engine}}** ....  **{{tagpage>​ia|Intelligence Artificielle}}** **{{tagpage>​semaphore|Sémaphores}}** ​ ....  **{{tagpage>​bge|Blender Game Engine}}** ....  **{{tagpage>​ia|Intelligence Artificielle}}**
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
- +<WRAP center round box 60% centeralign>​ 
-{{ chappe.jpeg?​400 }}+C'est quoi un sémaphore ? 
 +{{ youtube>​F3sY6_fOx2I?​medium }} 
 +{{ :chappe.jpeg?​400 }} 
 +</​WRAP>​ 
 +\\ \\  
 +<WRAP center round box 60% centeralign>​ 
 +//​**Installation de YOLO Darknet sur un portable sans carte graphique**//​\\ 
 +//​**Simplement pour tester avec 1000 images**//​ 
 +</​WRAP>​
 =====Sources et ressources===== =====Sources et ressources=====
   * **[[https://​github.com/​AlexeyAB/​darknet|darknet de AlexeyAB sur GitHub]] bien documenté**   * **[[https://​github.com/​AlexeyAB/​darknet|darknet de AlexeyAB sur GitHub]] bien documenté**
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 =====Création du set d'​apprentissage===== =====Création du set d'​apprentissage=====
-Nous avons 1000 images 416x416 obtenus avec **[[yolo_avec_mes_propres_images#​creation_du_set_d_apprentissage|Création du set d'​apprentissage]]**+Nous avons 1000 images 416x416 obtenus avec **[[y:yolo_avec_mes_propres_images#​creation_du_set_d_apprentissage|Création du set d'​apprentissage]]**
 et les fichiers test.txt et train.txt et les fichiers test.txt et train.txt
  
 =====Compilation de darknet===== =====Compilation de darknet=====
-====Dépendances==== +Dépendances:\\ 
-Il est très probable que darknet marche ​avec opencv-python==4.0.0 ! +Lancer la compilation et trouver les dépendances ​avec les erreurs.
-  sudo pip3 uninstall opencv-python==4.0.0 +
-  sudo pip3 install opencv-python==3.4.5.20+
   ​   ​
-====Compilation==== 
 Modification du fichier Makefile Modification du fichier Makefile
 <​code>​ <​code>​
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 Dans le dossier de darknet: Dans le dossier de darknet:
-  make+  make -j8
  
-=====Premier test===== +=====Fichiers manquants ​et à modifier=====
-====Fichiers manquants====+
 **darknet53.conv.74** **darknet53.conv.74**
   wget https://​pjreddie.com/​media/​files/​darknet53.conv.74   wget https://​pjreddie.com/​media/​files/​darknet53.conv.74
  
 +<WRAP group>
 +<WRAP half column>
 **cfg/​obj.data** **cfg/​obj.data**
 <​code>​ <​code>​
Ligne 53: Ligne 55:
 backup = backup/ backup = backup/
 </​code>​ </​code>​
 +</​WRAP>​
  
-**cfg/​tiny-yolo.cfg** +<WRAP half column
-<code> +**Créer un fichier obj.names:**
-Line 2: batch=24 +
-Line 3: set subdivisions=8 +
-Line 120: set classes=1 +
-Line 114: filters=160 +
-</​code>​ +
- +
-**test.txt et train.txt** sont à coller dans le dossier darknet\\ +
-Les chemins dans ces fichiers sont absolus ! +
-=====Un petit calcul d'​apprentissage de 24 heures===== +
-  ./darknet detector train cfg/​obj.data cfg/​tiny-yolo.cfg darknet53.conv.74 +
- +
-ça crée un dossier darknet/​backup avec des fichiers: +
- +
-**yolov3-tiny_1000.weights\\ +
-yolov3-tiny_2000.weights\\ +
-yolov3-tiny_3000.weights +
-** +
- +
-=====Un test enfin !===== +
-Créer un fichier obj.names:+
 <​code>​ <​code>​
 a a
Ligne 89: Ligne 72:
 z z
 </​code>​ </​code>​
 +</​WRAP>​
 +</​WRAP>​
  
 +===cfg/​tinyv3-yolo.cfg===
 +  * **[[y:​yolo_darknet_scripts_de_configuration#​yolo_darknet_sans_carte_graphique|tinyv3-yolo.cfg disponible ici]]**
 +
 +===*.txt===
 +**test.txt et train.txt** sont à coller dans le dossier darknet\\
 +Les chemins dans ces fichiers sont absolus !
 +
 +=====Un petit calcul d'​apprentissage de 24 heures=====
 +  ./darknet detector train cfg/​obj.data cfg/​tiny-yolo.cfg darknet53.conv.74 -map
 +
 +ça crée un dossier darknet/​backup avec des fichiers:
 +
 +**yolov3-tiny_1000.weights yolov3-tiny_2000.weights yolov3-tiny_3000.weights**
 +
 +=====Un test enfin !=====
  ​L'​image shot_878_e.jpg est copiée dans data, puis:  ​L'​image shot_878_e.jpg est copiée dans data, puis:
-  ./darknet detector test cfg/​obj.data cfg/​yolov3-tiny.cfg backup/​yolov3-tiny_1000.weights data/​shot_878_e.jpg+  ./darknet detector test cfg/​obj.data cfg/​yolov3-tiny.cfg backup/​yolov3-tiny_2000.weights data/​shot_878_e.jpg
  
 Le résultat est dans l'​image predictions.jpg du dossier darknet. ​ Le résultat est dans l'​image predictions.jpg du dossier darknet. ​
-<WRAP center round todo 60%> 
-comment tester toutes les images définies dans test.txt 
-</​WRAP>​ 
- 
 {{ :​2019_03:​predictions.jpg?​400 |Génial !}} {{ :​2019_03:​predictions.jpg?​400 |Génial !}}
  
-**Efficacité = 0.0000000000000000000000000000000000 %**+**Efficacité = 0.00 %**
  
 =====Conclusion===== =====Conclusion=====
-Une carte graphique ​s'​impose: **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]**+Cette installation sert uniquement à apprendre, la suite avec une carte graphique: **[[y:yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]** ​
  
- +{{tag> ia sb semaphore}}
-   +
-{{tag> ia sb semaphore }}+
  • y/yolo_sans_carte_graphique.1553612978.txt.gz
  • Dernière modification: 2019/03/26 16:09
  • par serge