yolo_avec_mes_propres_images
Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
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yolo_avec_mes_propres_images [2019/03/16 12:26] – [Darknet] serge | yolo_avec_mes_propres_images [2020/12/27 15:08] (Version actuelle) – serge | ||
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- | <WRAP center round box 80% centeralign> | + | <WRAP center round box 60% centeralign> |
- | **{{tagpage> | + | **{{tagpage> |
+ | </WRAP> | ||
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+ | **[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle | ||
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- | <WRAP center round box 80% centeralign> | + | <WRAP center round box 60% centeralign> |
- | **Cette page teste YOLO de [[computer_vision_and_pattern_recognition_segmentation_d_image# | + | **{{tagpage> |
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- | =====Création du set d'apprentissage===== | + | <WRAP center round box 60% centeralign> |
+ | C'est quoi un sémaphore ? | ||
+ | {{ youtube> | ||
+ | {{ media_05: | ||
+ | |||
+ | // | ||
+ | </ | ||
+ | |||
+ | |||
+ | =====Création du set d' | ||
+ | Nos images sont des images du **[[: | ||
+ | ====Les sources sur GitHub==== | ||
+ | * **[[https:// | ||
====Création de 27 images pour 27 classes d' | ====Création de 27 images pour 27 classes d' | ||
- | Avec Blender et par un homo-sapiens | + | * Avec Blender et par un homo-sapiens |
- | Taille | + | |
- | Images en violet sur alpha, avec un sémaphore qui occupe toute l' | + | |
Exemple pour le a: | Exemple pour le a: | ||
- | {{ :2019_03: | + | {{ media_01: |
Les images sorties de Blender n'ont pas de canal alpha: passage dans Gimp pour faire un couleur (blanc) vers alpha. Il ne doit donc pas y avoir de blanc (ou de gris) dans la couleur du sémaphore ! | Les images sorties de Blender n'ont pas de canal alpha: passage dans Gimp pour faire un couleur (blanc) vers alpha. Il ne doit donc pas y avoir de blanc (ou de gris) dans la couleur du sémaphore ! | ||
- | ====70.000 | + | Puis les images |
- | Images: 1024x1024 | + | |
- | En insérant une des images ci-dessus sur un shot d'une video, avec variation taille position flou du sémaphore, | + | ====60 000 images 640x640 créées avec OpenCV==== |
- | + | ===Images=== | |
- | et en créant | + | En insérant une des images ci-dessus sur un shot d'une video, avec variation taille position |
- | | + | {{ media_01: |
+ | ===Fichier txt localisant le ou les objets dans l' | ||
+ | Créer | ||
+ | | ||
Pour chaque fichier *.txt | Pour chaque fichier *.txt | ||
< | < | ||
Ligne 41: | Ligne 61: | ||
0 0,40625 0,43752 0,625 0,625 | 0 0,40625 0,43752 0,625 0,625 | ||
| | ||
- | ===Exemple=== | ||
- | {{ : | ||
- | =====YOLO Darknet avec mes propres images===== | ||
- | Nos images sont des images du **[[jeu_du_semaphore_dans_le_blender_game_engine|sémaphore]]** | ||
- | |||
- | Nous allons créer 27 classes des 27 lettres possibles. | ||
- | |||
- | ====Quel YOLO ?==== | ||
- | * **[[https:// | ||
- | * **[[https:// | ||
- | * **[[https:// | ||
- | * **[[https:// | ||
- | * **[[https:// | ||
- | |||
- | ====Implementations possibles==== | ||
- | * **[[https:// | ||
- | * **[[https:// | ||
- | * **[[https:// | ||
- | |||
- | =====Darknet ce § doit être remplacé par [[mon_yolo_pour_un_prix_nobel|Mon YOLO pour un Prix Nobel]]===== | ||
- | * **[[https:// | ||
- | |||
- | ====Dépendances==== | ||
- | Sur Debian 10 Buster avec NVIDIA Corporation GK106M [GeForce GTX 765M] et Bumblebee, modifications de Makefile: | ||
- | * CMake >= 3.8 for modern CUDA soit cmake 3.13.4-1 | ||
- | * CUDA 10.0: https:// | ||
- | * OpenCV < 4.0 sudo pip3 install opencv-python==3.4.5.20 | ||
- | * cuDNN >= 7.0 for CUDA 10.0 https:// | ||
- | * GPU with CC >= 3.0: https:// | ||
- | * GCC or Clang | ||
- | |||
- | ====Compilation==== | ||
- | ===Modification des options dans Makefile avec GPU=== | ||
- | < | ||
- | GPU=1 | ||
- | CUDNN=1 | ||
- | CUDNN_HALF=1 | ||
- | OPENCV=1 | ||
- | DEBUG=0 | ||
- | OPENMP=1 | ||
- | LIBSO=1 | ||
- | </ | ||
- | |||
- | ===make=== | ||
- | Dans le dossier darknet | ||
- | make | ||
- | |||
- | ===Run test=== | ||
- | ./darknet detector test ./ | ||
- | |||
- | =====Training avec les images du sémaphore===== | ||
- | * **[[https:// | ||
- | * **[[https:// | ||
- | |||
- | ====Création des fichiers test.txt et train.txt==== | ||
- | avec le script create_train_test_txt.py | ||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | |||
- | ===== DARKFLOW Perdu marche pas mal expliqué ===== | ||
- | ==== Avec ou sans GPU==== | ||
- | * **[[https:// | ||
- | ====Dépendances==== | ||
- | Sur debian 10 buster | ||
- | Requis: | ||
- | * python 3.7 | ||
- | * tensorflow 1.0 | ||
- | * opencv 3 | ||
- | |||
- | sudo pip3 install tensorflow | ||
- | sudo pip3 install numpy | ||
- | sudo pip3 install opencv | ||
- | sudo pip3 install | ||
- | | ||
- | Version: | ||
- | * tensorflow 1.13.1 | ||
- | * opencv 4.0.0 | ||
- | ====Bazar ==== | ||
- | ===1=== | ||
- | Chemins relatifs depuis le dossier root des sources | ||
- | Dans le fichier flow, corriger python en python3 | ||
- | #! / | ||
- | ===2=== | ||
- | Les labels doivent être dans un format " | ||
- | ===3=== | + | =====Les étapes suivantes===== |
- | * **Pour la suite, rien n'est bien expliqué !!** | + | * **[[yolo_sans_carte_graphique|Yolo Darknet sans carte graphique]]** |
- | * structure des dossiers, des fichiers ... | + | * **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]** |
- | {{tag>ia semaphore}} | + | {{tag> ia sb semaphore |
yolo_avec_mes_propres_images.txt · Dernière modification : 2020/12/27 15:08 de serge