yolo_avec_mes_propres_images
Ceci est une ancienne révision du document !
Table des matières
YOLO with my own dataset
Cette page teste YOLO de MASK R-CNN vs YOLO vs Deeplab Xception
YOLO avec mes propres images
Nos images sont des images du sémaphore
YOLO V3
- pjreddie/darknet les sources de YOLO darknet
- Détection avec YOLO v2 pour construire le dataset. L'auteur colle son logo dans des images du monde réel.
Création du set d'apprentissage
Création de 27 images pour 27 classes d'objets avec un canal alpha
Par un homo-sapiens Taille 40×40 Images en violet sur alpha, avec un sémaphore qui occupe toute l'image. Exemple pour le a:
70.000 images créées avec OpenCV
Images: 1024×1024
En insérant une des images ci-dessus sur un shot d'une video, avec variation taille position flou du sémaphore,
et en créant un fichier image.txt pour chaque image.png dans le même dossier, exemple:
shot_68000_n.txt pour shot_68000_n.png
Pour chaque fichier *.txt
<object-class> <x> <y> <width> <height>
Avec:
<object-class> - entier de 0 à 26 <x> <y> <width> <height> valeurs relatives de 0 à 1
320 * 320 avec un a
centre du a: absolute_x = 130, absolute_y = 140 absolute_height = 200 hauteur du a absolute_width = 200 largeur du a
0 (130/320)=0,40625 (140/320)=0,43752 (200/320)=0,625 (200/320)=0,625
ligne à écrire dans a.txt
0 0,40625 0,43752 0,625 0,625
Exemple
yolo_avec_mes_propres_images.1552217593.txt.gz · Dernière modification : 2019/03/10 11:33 de serge