Différences

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

--- yolo_darknet_sur_un_gros_centre_de_calcul [2019/04/03 06:19] – [Training avec YOLO V3] serge
+++ yolo_darknet_sur_un_gros_centre_de_calcul [2019/04/09 11:03] (Version actuelle) – supprimée serge
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-====== Yolo Darknet sur un gros centre de calcul ======
-<WRAP center round box 80% centeralign>
-//**Installation de YOLO Darknet sur un portable sans carte graphique**//
-</WRAP>
-<WRAP center round box 80% centeralign>
-**{{tagpage>semaphore|Sémaphores}}**  ....  **{{tagpage>bge|Blender Game Engine}}** ....  **{{tagpage>ia|Intelligence Artificielle}}**
-</WRAP>
-{{ chappe.jpeg?400 }}
-=====Un Desktop avec une carte graphique Nvidia GTX 1060 6GB=====
-=====Ressources et documentation de YOLO Darknet=====
-===Darknet===
-  * **[[https://github.com/AlexeyAB/darknet|darknet de AlexeyAB sur GitHub]] **
-=====Training avec YOLO V3=====
-Il faut une carte graphique avec 4Go de RAM Minimum:
-===1er essai===
- ./darknet detector train cfg/obj.data cfg/yolo-obj.cfg darknet53.conv.74 -map
-Plantage après quelques heures.
-<code>
-Region 94 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.000022, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
-Region 106 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.000007, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
-Region 82 Avg IOU: 0.598407, Class: 0.502380, Obj: 0.008013, No Obj: 0.000374, .5R: 1.000000, .75R: 0.000000,  count: 1
-Region 94 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.000021, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
-Region 106 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.000006, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
- (next mAP calculation at 3400 iterations)
-: 1.019812, 1.151380 avg loss, 0.000210 rate, 34.394427 seconds, 43328 images
-Loaded: 0.000031 seconds
-Region 82 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.000276, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
-Region 94 Avg IOU: 0.770459, Class: 0.537064, Obj: 0.003326, No Obj: 0.000032, .5R: 1.000000, .75R: 1.000000,  count: 1
-Region 106 Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan, No Obj: 0.000008, .5R: -nan, .75R: -nan,  count: 0
-corrupted double-linked list (not small)
-Abandon (core dumped)
-</code>
-=====Training avec YOLO Tiny=====
-Même configuration que mais avec 64000 images 704x704 au lieu de 1000 images 416*416
-{{tag> ia sb semaphore }}