Différences

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

--- yolo_darknet_sur_un_portable_optimus [2019/10/20 11:56] – [Test sur une image] serge
+++ yolo_darknet_sur_un_portable_optimus [2020/12/27 15:09] (Version actuelle) – serge
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 ======Yolo Darknet sur un portable Optimus======
-<WRAP center round box 80% centeralign>
+<WRAP center round box 60% centeralign>
-**{{tagpage>semaphore|Sémaphores}}**  ....  **{{tagpage>bge|Blender Game Engine}}** ....  **{{tagpage>ia|Intelligence Artificielle}}**
+**{{tagpage>ia|Intelligence Artificielle}}**     **[[http://translate.google.com/translate?hl=&sl=auto&tl=en&u=https%3A%2F%2Fressources.labomedia.org%2Fyolo_darknet_sur_un_portable_optimus|English Version]]**
+</WRAP>
+<WRAP center round box 60% centeralign>
+**[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle en détails]]**
+</WRAP>
+<WRAP center round box 60% centeralign>
+**{{tagpage>semaphore|Sémaphores}}**  ....  **{{tagpage>bge|Blender Game Engine}}**
 </WRAP>
 <WRAP center round box 60% centeralign>
 C'est quoi un sémaphore ?
 {{ youtube>F3sY6_fOx2I?medium }}
-{{ :chappe.jpeg?400 }}
+{{ media_05:chappe.jpeg?400 }}
 </WRAP>
 \\ \\
-<WRAP center round box 80% centeralign>
+<WRAP center round box 60% centeralign>
 //**Installation de YOLO Darknet sur un portable avec Optimus**//\\
 //**Test avec des images du sémaphore**//\\
@@ Ligne 44: / Ligne 51: @@
 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 pip3 install opencv-python==3.4.5.20
+sudo pip3 install opencv-python==3.4.5.20 scikit-image
 </code>
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 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]]
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 =====Installation de YOLO 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====
 <code>
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 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: {{ media_07:libdarknet.so.zip |}}
 =====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.
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 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**
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 =====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
-{{ :2019_04:chart.png?300 |}}
+{{ media_01:chart.png?300 |}}
 ===Message final===
@@ Ligne 201: / Ligne 204: @@
 <WRAP group>
 <WRAP half column>
-{{:2019_03:predictions_b_h.jpg?400|}}
+{{media_01:predictions_b_h.jpg?400|}}
 </WRAP>
 <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:\\
 space: 40%
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   * **[[https://github.com/sergeLabo/semaphore_blend_yolo|et les sources correspondantes sur GitHub]]**
-{{tag> ia sb semaphore}}
+{{tag> ia sb semaphore yolo_darknet }}