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yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore

Différences

Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.

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Révision précédente
yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore [2019/05/28 03:38]
serge [Exécution de la reconnaissance]
yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore [2020/02/04 17:43] (Version actuelle)
serge ↷ Liens modifiés en raison d'un déplacement.
Ligne 3: Ligne 3:
 **{{tagpage>​semaphore|Sémaphores}}** ​ ....  **{{tagpage>​bge|Blender Game Engine}}** ....  **{{tagpage>​ia|Intelligence Artificielle}}** **{{tagpage>​semaphore|Sémaphores}}** ​ ....  **{{tagpage>​bge|Blender Game Engine}}** ....  **{{tagpage>​ia|Intelligence Artificielle}}**
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
-<WRAP center round box 60% centeralign>​+ 
 +<WRAP group> 
 +<WRAP half column>​ 
 +<WRAP center round box 95% centeralign>​
 C'est quoi un sémaphore ? C'est quoi un sémaphore ?
 {{ youtube>​F3sY6_fOx2I?​medium }} {{ youtube>​F3sY6_fOx2I?​medium }}
 {{ :​chappe.jpeg?​400 }} {{ :​chappe.jpeg?​400 }}
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
-\\ \\  +</​WRAP>​ 
-<WRAP center round box 60% centeralign>​+ 
 +<WRAP half column> 
 +<WRAP center round box 95% centeralign>​
 //​**Reconnaissance d'un vrai sémaphore avec YOLO Darknet**//​\\ //​**Reconnaissance d'un vrai sémaphore avec YOLO Darknet**//​\\
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
-<WRAP center box 60% centeralign>​{{ :2019_05:​shot_106_y.png?​600 |}} +{{ media_03:​shot_106_y.png?​400 |}} 
-Ce sémaphore est une image virtuelle, mais c'est copie conforme du vrai !+Ce sémaphore est une image virtuelle ! 
 +</​WRAP>​
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
- 
  
 =====Suite et fin===== =====Suite et fin=====
-De **[[y:yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]**+De **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]**
  
 Un sémaphore a été construit dans le monde réel avec des pièces réalisées sur Imprimante 3D. Un sémaphore a été construit dans le monde réel avec des pièces réalisées sur Imprimante 3D.
Ligne 27: Ligne 32:
 Par contre, le BGE ne permet une sortie d'​image qu'en png. Il faut les convertir en jpg et les flouter en convolutive. Par contre, le BGE ne permet une sortie d'​image qu'en png. Il faut les convertir en jpg et les flouter en convolutive.
  
 +=====Les sources sur GitHub=====
 +  * **[[https://​github.com/​sergeLabo/​semaphore_blend_yolo|semaphore_blend_yolo]]**
 =====Installation===== =====Installation=====
 Voir Voir
-  * [[y:yolo_darknet_sur_un_portable_optimus#​installation_de_cuda_100_sur_xubuntu_1804|Cuda]] +  * [[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus#​installation_de_cuda_100_sur_xubuntu_1804|Cuda]] 
-  * [[y:yolo_darknet_sur_un_portable_optimus#​installation_de_yolo_darknet|Darknet]]+  * [[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus#​installation_de_yolo_darknet|Darknet]]
  
 Blender 2.79b mais pas 2.80 qui n'a plus de BGE. Sur Xubuntu 18.04: Blender 2.79b mais pas 2.80 qui n'a plus de BGE. Sur Xubuntu 18.04:
Ligne 54: Ligne 61:
 ====cfg==== ====cfg====
 Relire tout le readme pour bien configurer en particulier:​ Relire tout le readme pour bien configurer en particulier:​
-  * for training for both small and large objects use modified models: yolov3-tiny_3l.cfg+  * for training for both small and large objects use modified models: ​**yolov3-tiny_3l.cfg** soit [[https://​github.com/​sergeLabo/​semaphore_blend_yolo/​blob/​master/​darknet/​calcul_1/​calcul_1_9000_jpg_90_small_var.cfg|calcul_1_9000_jpg_90_small_var.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   * 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==== ====Apprentissage====
-   ​export PATH=/usr/local/cuda-10.0/​bin${PATH:​+:​${PATH}} +Adapter les chemins ! 
-  ./darknet detector train blend/​obj.data blend/yolov3-obj_3l_blend.cfg darknet53.conv.74 -map+  ./darknet partial blend/calcul_1_9000_jpg_90_small_var.cfg yolov3-tiny.weights yolov3-tiny.conv.15 15 
 +  ./darknet detector train blend/​obj.data blend/calcul_1_9000_jpg_90_small_var.cfg  ​yolov3-tiny.conv.15 -map
   ​   ​
 ====3 calcul==== ====3 calcul====
Ligne 65: Ligne 73:
   * **jpg 90, faible variation d'​angle,​ faible variation de couleur et lumière**   * **jpg 90, faible variation d'​angle,​ faible variation de couleur et lumière**
   * 9 000 itérations   * 9 000 itérations
-{{ :y:​chart_avec_blur_sub_16_9000.png?​400 |}}+{{ media_03:​chart_avec_blur_sub_16_9000.png?​200 |}}
   * Détails des résultats: [[:​yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore_resultat_des_calculs#​calcul_1|Calcul 1]]   * Détails des résultats: [[:​yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore_resultat_des_calculs#​calcul_1|Calcul 1]]
  
 ===Calcul 2 sur 1060 GTX=== ===Calcul 2 sur 1060 GTX===
 Suite du calcul 1, en repartant à 12000, et avec 54 000 itérations. Suite du calcul 1, en repartant à 12000, et avec 54 000 itérations.
-{{ :y:​chart_54000.png?​400 |}}+{{ media_03:​chart_54000.png?​200 |}}
   * Détails des résultats: [[:​yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore_resultat_des_calculs#​calcul_2|Calcul 2]]   * Détails des résultats: [[:​yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore_resultat_des_calculs#​calcul_2|Calcul 2]]
  
Ligne 76: Ligne 84:
   * **jpg 100, forte variation d'​angle,​ forte variation de couleur et lumière, grand mât**   * **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.   * 12 000 itérations sur carte 765 GTX et subdivision=32 pour palier à la trop faible RAM du GPU.
-{{ :y:​chart_big_var_12000.png?​400 |}}+{{ media_03:​chart_big_var_12000.png?​200 |}}
   * Détails des résultats: [[:​yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore_resultat_des_calculs#​calcul_3|Calcul 3]]   * Détails des résultats: [[:​yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore_resultat_des_calculs#​calcul_3|Calcul 3]]
  
  
 ====Comparaison==== ====Comparaison====
-{{ :y:result.pdf |}} +{{ media_03:result.pdf |}} 
-{{:y:​result.png?​400|}}+{{media_03:​result.png?​300|}}
 =====Reconnaissance dans le monde réel===== =====Reconnaissance dans le monde réel=====
 La partie reconnaissance est dans le dossier [[https://​github.com/​sergeLabo/​semaphore_blend_yolo/​tree/​master/​darknet|semaphore_blend_yolo/​darknet]] La partie reconnaissance est dans le dossier [[https://​github.com/​sergeLabo/​semaphore_blend_yolo/​tree/​master/​darknet|semaphore_blend_yolo/​darknet]]
Ligne 89: Ligne 97:
   * **Microsoft HD5000** ça m’attriste cette pub !   * **Microsoft HD5000** ça m’attriste cette pub !
  
-====Installation==== + 
-  * Installation de cuda, cudnn, opencv, .... [[:y/yolo_darknet_sur_un_portable_optimus#​installation_de_cuda_100_sur_xubuntu_1804]] + 
-  * Installation de darnet [[:y/yolo_darknet_sur_un_portable_optimus#​installation_de_yolo_darknet]] + 
-====Préparation==== +====Rappel des pages pour l'​installation sur xubuntu amd64==== 
-Copier ​le fichier libdarknet.so du dossier semaphore_blend_yolo/​darknet +  * Installation de cuda, cudnn, opencv, .... [[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus#​installation_de_cuda_100_sur_xubuntu_1804]] 
-dans le dossier darknet, ​des sources compilées de darknet.+  * Installation de darnet [[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus#​installation_de_yolo_darknet]] 
 + 
 +====Mise à jour des sources==== 
 +  * Dans le dossier ​/​data/​projets/​semaphore_blend_yolo 
 + 
 +  git reset --hard origin/master 
 + 
 +Copier ​le fichier libdarknet.so ​des sources compilées de darknet dans semaphore_blend_yolo/​darknet .
  
 ====Exécution de la reconnaissance==== ====Exécution de la reconnaissance====
 Dans le dossier semaphore_blend_yolo/​darknet Dans le dossier semaphore_blend_yolo/​darknet
-  export PATH=/​usr/​local/​cuda-10.0/​bin${PATH:​+:​${PATH}} 
   python3 get_semaphore_message 0 2    python3 get_semaphore_message 0 2 
-  ​ 
-ou dans le dossier semaphore_blend_yolo/​darknet,​ modifier semaphore.sh 
-puis 
-  ./​semaphore.sh 
   ​   ​
 ===Arguments=== ===Arguments===
-  * numéro de cam: 0+  * numéro de cam: 0 de /dev/video0
   * numéro du calcul: 2 (1 ou 2 ou 3 sont possibles, 2 semble le meilleur)!   * numéro du calcul: 2 (1 ou 2 ou 3 sont possibles, 2 semble le meilleur)!
 +  ​
 ===Fenêtre de message=== ===Fenêtre de message===
   * Espace: reset du message   * Espace: reset du message
Ligne 117: Ligne 127:
   * pile_size: Taille de la pile FIFO qui sert à valider les lettres, entre 1 et 2 fois le FPS (sur 1060GTX: FPS = 30)   * pile_size: Taille de la pile FIFO qui sert à valider les lettres, entre 1 et 2 fois le FPS (sur 1060GTX: FPS = 30)
  
 +===Principe de la construction du message=== ​
 +  * une lettre est validée si toutes les lettres de la pile sont les mêmes, cela bloque l'​ajout de lettre
 +  * une nouvelle lettre est possible si il y a au moins un intrus dans la pile, c'est le débloquage.
 +  * Retour à la ligne toutes les 20 lettres
 +  * Reset du message si plus de 100 lettres
  
 +=====Nvidia Jetson Nano=====
 +  * Reconnaissance sur une **[[:​nvidia_jetson_nano|Nvidia Jetson Nano]]**
  
-=====Les sources sur GitHub===== +<WRAP group> 
-  * [[https://​github.com/sergeLabo/​semaphore_blend_yolo|semaphore_blend_yolo]] +<WRAP half column>​ 
 +{{ semaphore_jetson_nano_1.jpg?400 |}}\\ 
 +Affichage d'un sémaphore virtuel devant la webcam du Jetson Nano 
 +</WRAP> 
 +<WRAP half column>​ 
 +{{ semaphore_jetson_nano_2.jpg?​400 ​|}}\\ 
 +La reconnaissance sur le jetson Nano 
 +</​WRAP>​ 
 +</​WRAP>​
  
 +{{ vimeo>​344757901?​large }}
 =====Bonus: Réglage d'une webcam en cours d'​utilisation par un programme===== =====Bonus: Réglage d'une webcam en cours d'​utilisation par un programme=====
   sudo apt install v4l2ucp   sudo apt install v4l2ucp
   v4l2ucp   v4l2ucp
 Reporter dans un fichier de configuration. Reporter dans un fichier de configuration.
-{{tag> ia sb semaphore}}+{{tag> ia sb semaphore ​bge yolo_darknet deap_learning}}
  
yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore.1559007488.txt.gz · Dernière modification: 2019/05/28 03:38 par serge