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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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yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore [2019/06/26 06:30]
serge [Nvidia Jetson Nano]
yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore [2020/10/05 12:39] (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 }}+{{ media_05: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 31: Ligne 36:
 =====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 56: 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 67: 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?200 |}}+{{ 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?200 |}}+{{ 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 78: 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?200 |}}+{{ 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?300|}}+{{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 95: Ligne 101:
  
 ====Rappel des pages pour l'installation sur xubuntu amd64==== ====Rappel des pages pour l'installation sur xubuntu amd64====
-  * Installation de cuda, cudnn, opencv, .... [[:y/yolo_darknet_sur_un_portable_optimus#installation_de_cuda_100_sur_xubuntu_1804]] +  * Installation de cuda, cudnn, opencv, .... [[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]]+  * Installation de darnet [[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus#installation_de_yolo_darknet]]
  
 ====Mise à jour des sources==== ====Mise à jour des sources====
Ligne 107: Ligne 113:
 ====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 
      
Ligne 131: Ligne 136:
   * Reconnaissance sur une **[[:nvidia_jetson_nano|Nvidia Jetson Nano]]**   * Reconnaissance sur une **[[:nvidia_jetson_nano|Nvidia Jetson Nano]]**
  
 +<WRAP group>
 +<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> bge ia sb semaphore yolo_darknet }}
  
yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore.1561523438.txt.gz · Dernière modification: 2019/06/26 06:30 de serge