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 [2019/04/09 13:46] – [Création du set d'apprentissage] serge | yolo_avec_mes_propres_images [2020/12/27 15:08] (Version actuelle) – serge | ||
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====== Yolo Darknet Préparation de mes propres images ====== | ====== Yolo Darknet Préparation de mes propres images ====== | ||
- | <WRAP center round box 80% centeralign> | + | <WRAP center round box 60% centeralign> |
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+ | **[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle | ||
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- | {{ chappe.jpeg? | + | <WRAP center round box 60% centeralign> |
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+ | C'est quoi un sémaphore ? | ||
+ | {{ youtube> | ||
+ | {{ media_05:chappe.jpeg? | ||
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- | Cette page teste **YOLO** de [[computer_vision_and_pattern_recognition_segmentation_d_image# | ||
=====Création du set d' | =====Création du set d' | ||
- | Nos images sont des images du **[[jeu_du_semaphore_dans_le_blender_game_engine|sémaphore]]** | + | Nos images sont des images du **[[:jeu_du_semaphore_dans_le_blender_game_engine|sémaphore]]** |
====Les sources sur GitHub==== | ====Les sources sur GitHub==== | ||
- | * **[[https:// | + | * **[[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 320x320 | + | |
- | + | ||
- | 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 ! | ||
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Puis les images sont retaillées pour contenir au plus près les sémaphores. | Puis les images sont retaillées pour contenir au plus près les sémaphores. | ||
- | ====50 000 images 640x640 créées avec OpenCV==== | + | ====60 000 images 640x640 créées avec OpenCV==== |
- | + | ===Images=== | |
- | En insérant une des images ci-dessus sur un shot d'une video, avec variation taille position couleur flou du sémaphore, | + | En insérant une des images ci-dessus sur un shot d'une video, avec variation taille position couleur flou du sémaphore.Une image: |
- | + | {{ media_01: | |
- | et en créant | + | ===Fichier txt localisant le ou les objets dans l' |
+ | Créer | ||
shot_680_n.txt pour shot_680_n.png | shot_680_n.txt pour shot_680_n.png | ||
Pour chaque fichier *.txt | Pour chaque fichier *.txt | ||
Ligne 48: | Ligne 61: | ||
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, train.txt et test.txt===== | ||
- | Une solution avec: | ||
- | * **[[https:// | ||
- | Il faut adapter current_dir à votre cas, c'est le dossier où sont toutes les images, avec ou sans sous-dossiers (avec 60000 images, donc 120000 fichiers, il faut avoir des sous-dossiers). | ||
- | Et installer [[pymultilame|Python: | ||
- | Une image: | ||
- | {{ : | ||
Ligne 63: | Ligne 69: | ||
* **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]** | * **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]** | ||
- | {{tag> ia sb semaphore }} | + | {{tag> ia sb semaphore |
yolo_avec_mes_propres_images.1554817605.txt.gz · Dernière modification : 2019/04/09 13:46 de serge