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 [2019/03/20 16:29] – [Création de 27 images pour 27 classes d'objets avec un canal alpha] serge | yolo_avec_mes_propres_images [2020/10/05 10:39] – ↷ Liens modifiés en raison d'un déplacement. serge | ||
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- | ====== | + | ====== |
<WRAP center round box 80% centeralign> | <WRAP center round box 80% centeralign> | ||
**{{tagpage> | **{{tagpage> | ||
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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# | + | C'est quoi un sémaphore ? |
+ | {{ youtube> | ||
+ | {{ media_05: | ||
+ | |||
+ | //**[[:computer_vision_and_pattern_recognition_segmentation_d_image# | ||
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+ | |||
+ | |||
+ | |||
=====Création du set d' | =====Création du set d' | ||
+ | Nos images sont des images du **[[: | ||
====Les sources sur GitHub==== | ====Les sources sur GitHub==== | ||
+ | * **[[https:// | ||
+ | ====Création de 27 images pour 27 classes d' | ||
+ | * Avec Blender et par un homo-sapiens | ||
+ | * Taille 320x320 | ||
+ | * Images en violet sur alpha, avec un sémaphore qui occupe toute l' | ||
- | ====Création de 27 images pour 27 classes d' | ||
- | Avec Blender et par un homo-sapiens | ||
- | Taille 40x40 | ||
- | 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 ! | ||
+ | |||
Puis les images sont retaillées pour contenir au plus près les sémaphores. | Puis les images sont retaillées pour contenir au plus près les sémaphores. | ||
- | ====70.000 images créées avec OpenCV==== | + | ====60 000 images |
- | Images: 1024x1024 | + | ===Images=== |
- | + | En insérant une des images ci-dessus sur un shot d'une video, avec variation taille position | |
- | En insérant une des images ci-dessus sur un shot d'une video, avec variation taille position flou du sémaphore, | + | {{ media_01: |
- | + | ===Fichier txt localisant le ou les objets dans l' | |
- | et en créant | + | Créer |
- | | + | |
Pour chaque fichier *.txt | Pour chaque fichier *.txt | ||
< | < | ||
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0 0,40625 0,43752 0,625 0,625 | 0 0,40625 0,43752 0,625 0,625 | ||
| | ||
- | =====Fichier de la liste des images avec leur chemin, training et test===== | ||
- | ===Installation de pymultilame=== | ||
- | ====== | ||
- | * **[[https:// | ||
- | Je l'ai amélioré et renommer create_train_test_txt.py | ||
- | Il faut adapter current_dir à votre cas, c'est le dossier où sont toutes les images, sans sous-dossiers. | ||
- | <file python create_train_test_txt.py> | ||
- | # | ||
- | # -*- coding: UTF-8 -*- | ||
- | |||
- | # Installation de pymultilame | ||
- | # sudo pip3 install -e git+https:// | ||
- | from pymultilame import MyTools | ||
- | |||
- | mt = MyTools() | ||
- | |||
- | # Dossier des images et txt, à adapter à votre cas | ||
- | current_dir = '/ | ||
- | |||
- | # liste de toutes les images | ||
- | files = mt.get_all_files_list(current_dir, | ||
- | |||
- | test_percentage = 10 | ||
- | index_test = int(len(files)/ | ||
- | |||
- | counter = 0 | ||
- | test, train = "", | ||
- | |||
- | for f in files: | ||
- | if counter < index_test: | ||
- | test += f + " | ||
- | else: | ||
- | train += f + " | ||
- | counter += 1 | ||
- | | ||
- | # Ecriture dans les fichiers | ||
- | mt.write_data_in_file(test, | ||
- | mt.write_data_in_file(train, | ||
- | |||
- | print(" | ||
- | </ | ||
- | |||
- | ===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:// | ||
- | |||
- | =====Implémentations de AlexeyAB/ | ||
- | Avec les images, les fichiers test.txt et train.txt, nous passons sur **YOLO**, avec ou sans GPU. | ||
- | |||
- | * **[[yolo_v3_sur_un_portable_optimus|Mon YOLO pour un Prix Nobel]] sur portable Optimus** | ||
- | * **[[yolo_sans_carte_graphique|YOLO sans carte graphique]] Tous les calculs se font sur le GPU**, un certain temps de 1 jour pour 900 images 416x416 !! | ||
- | |||
- | ===== DARKFLOW Perdu marche pas et 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 ==== | + | =====Les étapes suivantes===== |
- | * Chemins relatifs depuis le dossier root des sources | + | * **[[yolo_sans_carte_graphique|Yolo Darknet sans carte graphique]]** |
- | | + | * **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]** |
- | | + | |
- | | + | |
- | * **Pour la suite, rien n'est bien expliqué !!** | + | |
- | * structure des dossiers, des fichiers ... | + | |
- | {{tag> ia sb semaphore }} | + | {{tag> ia sb semaphore |
yolo_avec_mes_propres_images.txt · Dernière modification : 2020/12/27 15:08 de serge