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yolo_darknet_sur_un_portable_optimus

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yolo_darknet_sur_un_portable_optimus [2019/10/20 11:56] – [Test sur une image] sergeyolo_darknet_sur_un_portable_optimus [2020/02/04 16:27] – ↷ Liens modifiés en raison d'un déplacement. serge
Ligne 44: Ligne 44:
 sudo apt-get install --no-install-recommends libcudnn7=7.4.1.5-1+cuda10.0  libcudnn7-dev=7.4.1.5-1+cuda10.0 sudo apt-get install --no-install-recommends libcudnn7=7.4.1.5-1+cuda10.0  libcudnn7-dev=7.4.1.5-1+cuda10.0
 sudo apt-get install cmake clang python3-pip libopencv-dev libopencv-core-dev libopencv-highgui-dev libopencv-flann-dev libopencv-photo-dev libopencv-video-dev sudo apt-get install cmake clang python3-pip libopencv-dev libopencv-core-dev libopencv-highgui-dev libopencv-flann-dev libopencv-photo-dev libopencv-video-dev
-sudo pip3 install opencv-python==3.4.5.20+sudo pip3 install opencv-python==3.4.5.20 scikit-image
 </code> </code>
  
Ligne 51: Ligne 51:
 Pour faire les mises à jour, il faudrait d'abord bloquer les versions de cuda et cudnn, y compris les dev. Pour faire les mises à jour, il faudrait d'abord bloquer les versions de cuda et cudnn, y compris les dev.
  
-====Installation complémentaire==== +====Installation complémentaire pour mes projets====
-  sudo apt install python3-pip +
-  sudo pip3 install numpy scikit-image +
 Installation de mon module personnel: [[:pymultilame|Python: pymultilame]] Installation de mon module personnel: [[:pymultilame|Python: pymultilame]]
  
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 =====Installation de YOLO Darknet===== =====Installation de YOLO Darknet=====
 Dans les [[https://github.com/AlexeyAB/darknet|sources]] décompressée de darknet: Dans les [[https://github.com/AlexeyAB/darknet|sources]] décompressée de darknet:
 +
 +Pour ajouter la libération de la RAM GPU entre 2 détections dans un script python,
 +[[Darknet Letters unload GPU RAM in python script|Darknet Letters unload GPU RAM in python script]]
 ====Options de Makefile avec GPU avec CUDA avec OPENCV==== ====Options de Makefile avec GPU avec CUDA avec OPENCV====
 <code> <code>
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 L'excécutable est dans le dossier root de darknet. L'excécutable est dans le dossier root de darknet.
  
-Le fichier libdarknet.so de 1060GTX: {{ :2019_05:libdarknet.so.zip |}}+Le fichier libdarknet.so de 1060GTX: {{ libdarknet.so.zip |}}
 =====Préparation===== =====Préparation=====
 Voir la page **[[yolo_avec_mes_propres_images|Yolo avec mes propres images]]** pour la construction de **60 000 images 640x640** et des fichiers *.txt correspondants. Voir la page **[[yolo_avec_mes_propres_images|Yolo avec mes propres images]]** pour la construction de **60 000 images 640x640** et des fichiers *.txt correspondants.
Ligne 91: Ligne 91:
 Les axes blanc sont probablement important pour la reconnaissance. Les axes blanc sont probablement important pour la reconnaissance.
  
-{{:2019_04:shot_53_z.jpg?200|}} +{{media_01:shot_53_z.jpg?200|}} 
-{{:2019_04:shot_455_w.jpg?200|}} +{{media_01:shot_455_w.jpg?200|}} 
-{{:2019_04:shot_894_c.jpg?200|}} +{{media_01:shot_894_c.jpg?200|}} 
-{{:2019_04:shot_1916_z.jpg?200|}} +{{media_01:shot_1916_z.jpg?200|}} 
-{{:2019_04:shot_59248_j.jpg?200|}} +{{media_01:shot_59248_j.jpg?200|}}
- +
-Les commandes pour exécuter .darknet ont comme argument: +
-  axe/obj.data axe/yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg darknet53.conv.74+
      
 **darknet53.conv.74** **darknet53.conv.74**
Ligne 149: Ligne 146:
  
 =====Training===== =====Training=====
-  export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}} 
   ./darknet detector train axe/obj.data axe/yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg darknet53.conv.74 -map   ./darknet detector train axe/obj.data axe/yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg darknet53.conv.74 -map
  
-{{ :2019_04:chart.png?300 |}}+{{ media_01:chart.png?300 |}}
  
 ===Message final=== ===Message final===
Ligne 201: Ligne 197:
 <WRAP group> <WRAP group>
 <WRAP half column> <WRAP half column>
-{{:2019_03:predictions_b_h.jpg?400|}}+{{media_01:predictions_b_h.jpg?400|}}
 </WRAP> </WRAP>
 <WRAP half column> <WRAP half column>
-{{:2019_03:predictions_space.jpg?400|}}\\+{{media_01:predictions_space.jpg?400|}}\\
 shot_36_space.jpg: Predicted in 58.519000 milli-seconds:\\ shot_36_space.jpg: Predicted in 58.519000 milli-seconds:\\
 space: 40% space: 40%
Ligne 223: Ligne 219:
   * **[[https://github.com/sergeLabo/semaphore_blend_yolo|et les sources correspondantes sur GitHub]]**   * **[[https://github.com/sergeLabo/semaphore_blend_yolo|et les sources correspondantes sur GitHub]]**
  
-{{tag> ia sb semaphore}}+{{tag> ia sb semaphore  yolo_darknet deap_learning}}
  
  
yolo_darknet_sur_un_portable_optimus.txt · Dernière modification : 2020/12/27 15:09 de serge