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yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore

Ceci est une ancienne révision du document !


Yolo Darknet avec un vrai sémaphore

C'est quoi un sémaphore ?

chappe.jpeg



Reconnaissance d'un vrai sémaphore avec YOLO Darknet

Ce sémaphore est une image virtuelle, mais c'est copie conforme du vrai !

Suite et fin

Apprentissage

cfg

Relire tout le readme pour bien configurer en particulier:

  • for training for both small and large objects use modified models: yolov3-tiny_3l.cfg
  • If you train the model to distinguish Left and Right objects as separate classes (left/right hand, left/right-turn on road signs, …) then for disabling flip data augmentation - add flip=0

Apprentissage

 export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
./darknet detector train blend/obj.data blend/yolov3-obj_3l_blend.cfg darknet53.conv.74 -map

3 calcul

Calcul 1 sur 1060 GTX

  • jpg 90, faible variation d'angle, faible variation de couleur et lumière
  • 9 000 itérations

Calcul 2 sur 1060 GTX

Suite du calcul 1, en repartant à 12000, et avec 54 000 itérations.

Calcul 3 sur 765 GTX

  • jpg 100, forte variation d'angle, forte variation de couleur et lumière, grand mât
  • 12 000 itérations sur carte 765 GTX et subdivision=32 pour palier à la trop faible RAM du GPU.

Comparaison

Reconnaissance dans le monde réel

La partie reconnaissance est dans le dossier semaphore_blend_yolo/darknet

Installation

Préparation

Copier le fichier libdarknet.so du dossier semaphore_blend_yolo/darknet dans le dossier darknet, des sources compilées de darknet.

Exécution de la reconnaissance

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
python3 get_semaphore_message.py 0 2

0 est le numéro de cam

2 est le numéro du calcul, 2 semble le meilleur

Les sources sur GitHub

Bonus: Réglage d'une webcam en cours d'utilisation par un programme

sudo apt install v4l2ucp
v4l2ucp

Reporter dans un fichier de configuration.

yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore.1558892157.txt.gz · Dernière modification: 2019/05/26 19:35 par serge