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yolo_darknet_sur_un_portable_optimus

Différences

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

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yolo_darknet_sur_un_portable_optimus [2019/03/25 13:00]
serge [Avec GPU avec CUDA avec OPENCV]
yolo_darknet_sur_un_portable_optimus [2020/02/04 17:27] (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>​
 +C'est quoi un sémaphore ?
 +{{ youtube>​F3sY6_fOx2I?​medium }}
 +{{ :​chappe.jpeg?​400 }}
 +</​WRAP>​
 +\\ \\ 
 <WRAP center round box 80% centeralign>​ <WRAP center round box 80% centeralign>​
 //​**Installation de YOLO Darknet sur un portable avec Optimus**//​\\ //​**Installation de YOLO Darknet sur un portable avec Optimus**//​\\
 +//**Test avec des images du sémaphore**//​\\
 +//**Valable aussi pour un Desktop avec une carte graphique Nvidia**//​\\
 </​WRAP>​ </​WRAP>​
 +
 +
 +
  
 =====Considération générales===== =====Considération générales=====
-  * **Xubuntu 18.04 CUDA 10.0 CUDNN 7.4.1.5 ** Ne pas utiliser ​Ubuntu ​Mate, il y a un conflit de dépendances entre CUDA et Mate Desktop +  * **Xubuntu 18.04 CUDA 10.0 CUDNN 7.4.1.5 ​**  
-  * **Valable aussi pour un Desktop avec une carte graphique Nvidia** +  * **Ne pas utiliser ​le bureau ​Mate**, il y a un conflit de dépendances entre CUDA et Mate Desktop 
-  * **Ubuntu est nécessaire pour avoir le driver Nvidia en permanence**+  * **Sur Ubuntu, l'​installation du driver propriétaire est facile, et il est possible d'avoir le driver Nvidia en permanence.** Sur Debian, bbswitch permet d'​utiliser la carte Nvidia en lançant un programme avec optirun. Ce serait bien d'​essayer cette installation sur Debian !  
 +  * **Ce tuto a été écrit avec des tests réalisés sur un portable avec une carte 765GTX et sur une tour avec une carte 1060GTX**
 =====Ressources et documentation de YOLO Darknet===== =====Ressources et documentation de YOLO Darknet=====
 ===Darknet=== ===Darknet===
-  * **[[https://​github.com/​AlexeyAB/​darknet|darknet de AlexeyAB sur GitHub]] Nous allons suivre à la lettre ​ce README** +  * **[[https://​github.com/​AlexeyAB/​darknet|darknet de AlexeyAB sur GitHub]] Nous allons suivre ​ce README ​à la lettre.** 
-  * **[[https://​medium.com/​@manivannan_data/​how-to-train-yolov2-to-detect-custom-objects-9010df784f36|Détection avec YOLO v2]] Les explications pour créer les images training et test**  +
-  * **[[https://​medium.com/​@manivannan_data/​how-to-train-yolov3-to-detect-custom-objects-ccbcafeb13d2|Détection avec YOLO v3]]** +
-  * **[[https://​medium.com/​@manivannan_data/​how-to-train-multiple-objects-in-yolov2-using-your-own-dataset-2b4fee898f17|Détection avec YOLO v2 avec plusieurs objets]]** +
-===Portable Optimus=== +
-  * https://​towardsdatascience.com/​how-to-use-tensorflow-on-the-gpu-of-your-laptop-with-ubuntu-18-04-554e1d5ea189 +
-  * https://​medium.com/​@taylordenouden/​installing-tensorflow-gpu-on-ubuntu-18-04-89a142325138 +
-  * https://​medium.com/​@agathver/​nvidia-gpu-optimus-prime-and-ubuntu-18-04-woes-f52e7f850f3d +
-  * [[https://​gist.github.com/​mari-linhares/​cef4cb3440408e44963d1447a7db5ae0|Setting up a MSI laptop with GPU @ github.com]] +
-  * https://​www.tensorflow.org/​install/​gpu#​ubuntu_1804_cuda_10+
 =====Installation de CUDA 10.0 sur Xubuntu 18.04===== =====Installation de CUDA 10.0 sur Xubuntu 18.04=====
-  * https://​www.tensorflow.org/​install/​gpu#​ubuntu_1804_cuda_10+  * [[https://​www.tensorflow.org/​install/​gpu#​ubuntu_1804_cuda_10| CUDA 10 sur Ubuntu 18.04 @ tensorflow.org]]
 ====Installation du driver Nvidia==== ====Installation du driver Nvidia====
 Avec le Gestionnaire de pilotes supplémentaires Avec le Gestionnaire de pilotes supplémentaires
-====Installation====+====Installation ​de cuda,cudnn, opencv-python==== 
 +Le tout va télécharger 3 à 4 Go !
 <​code>​ <​code>​
 wget https://​developer.download.nvidia.com/​compute/​cuda/​repos/​ubuntu1804/​x86_64/​cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb wget https://​developer.download.nvidia.com/​compute/​cuda/​repos/​ubuntu1804/​x86_64/​cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
 wget http://​developer.download.nvidia.com/​compute/​machine-learning/​repos/​ubuntu1804/​x86_64/​nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb wget http://​developer.download.nvidia.com/​compute/​machine-learning/​repos/​ubuntu1804/​x86_64/​nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
-</​code>​ 
-<​code>​ 
 sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804_10.0.130-1_amd64.deb
 sudo apt-key adv --fetch-keys http://​developer.download.nvidia.com/​compute/​cuda/​repos/​ubuntu1804/​x86_64/​7fa2af80.pub sudo apt-key adv --fetch-keys http://​developer.download.nvidia.com/​compute/​cuda/​repos/​ubuntu1804/​x86_64/​7fa2af80.pub
Ligne 40: Ligne 43:
 sudo apt-get install --no-install-recommends cuda-10-0 sudo apt-get install --no-install-recommends cuda-10-0
 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 --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 +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 ​clang+sudo pip3 install ​opencv-python==3.4.5.20 scikit-image
 </​code>​ </​code>​
  
-=====YOLO Darknet===== +Après installation,​ ne pas faire de mises à jour système: ça casserai libcudnn7=7.4.1.5-1+cuda10.0 
-====Premier test sans GPU sans CUDA sans OPENCV==== + 
-Commencer avec une copie des sources originale ​de darknet+Pour faire les mises à jour, il faudrait d'​abord bloquer les versions ​de cuda et cudnn, y compris les dev. 
-===Options de Makefile=== + 
-<​code>​ +====Installation complémentaire pour mes projets==== 
-GPU=0 +Installation de mon module personnel: [[:​pymultilame|Python:​ pymultilame]] 
-CUDNN=0 + 
-CUDNN_HALF=0 + 
-OPENCV=+ 
-AVX=+=====Installation de YOLO Darknet===== 
-OPENMP=+Dans les [[https://github.com/AlexeyAB/​darknet|sources]] décompressée de darknet
-LIBSO=+ 
-ZED_CAMERA=+Pour ajouter la libération de la RAM GPU entre 2 détections dans un script python, 
-</​code>​ +[[Darknet Letters unload GPU RAM in python script|Darknet Letters unload GPU RAM in python script]] 
-===Compil=== +====Options de Makefile avec GPU avec CUDA avec OPENCV====
-<​code>​ +
-export PATH=/usr/local/​cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}} +
-nvcc -V +
-make +
-</​code>​ +
-====Avec GPU avec CUDA sans OPENCV==== +
-Recommencer avec une copie des sources originale de darknet +
-===Options de Makefile===+
 <​code>​ <​code>​
 GPU=1 GPU=1
 CUDNN=1 CUDNN=1
 CUDNN_HALF=0 CUDNN_HALF=0
-OPENCV=0+OPENCV=1
 AVX=0 AVX=0
 OPENMP=0 OPENMP=0
-LIBSO=0+LIBSO=1
 ZED_CAMERA=0 ZED_CAMERA=0
 </​code>​ </​code>​
-===Compil===+====Compil====
 <​code>​ <​code>​
 export PATH=/​usr/​local/​cuda-10.0/​bin${PATH:​+:​${PATH}} export PATH=/​usr/​local/​cuda-10.0/​bin${PATH:​+:​${PATH}}
 +# Vérification du bon fonctionnement de CUDA
 +nvidia-smi
 nvcc -V nvcc -V
 +# Pour 8 coeurs
 make -j8 make -j8
 </​code>​ </​code>​
-====Avec GPU avec CUDA avec OPENCV==== +L'​excécutable est dans le dossier root de darknet. 
-Recommencer ​avec une copie des sources originale ​de darknet + 
-===Installation supplémentaire===+Le fichier libdarknet.so de 1060GTX: {{ 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. 
 + 
 +Ici nous utilisons **[[https://​github.com/​sergeLabo/​semaphore_cv_yolo|Création d'​images pour utiliser Yolo Darknet avec OpenCV]]**. 
 + 
 +Les axes blanc sont probablement important pour la reconnaissance. 
 + 
 +{{media_01:​shot_53_z.jpg?​200|}} 
 +{{media_01:​shot_455_w.jpg?​200|}} 
 +{{media_01:​shot_894_c.jpg?​200|}} 
 +{{media_01:​shot_1916_z.jpg?​200|}} 
 +{{media_01:​shot_59248_j.jpg?​200|}} 
 +   
 +**darknet53.conv.74** 
 +  wget https://​pjreddie.com/​media/​files/​darknet53.conv.74 
 +Coller le fichier dans le dossier ​darknet 
 + 
 +Créer un dossier axe où nous allons ranger les éléments de notre projet. Pourquoi "​axe"​ ? parce que mon sémaphore à des axes ! 
 +<WRAP group> 
 +<WRAP half column>​ 
 +**axe/​obj.data**\\ 
 +Ce fichier définit les chemins vers les fichiers de configuration.
 <​code>​ <​code>​
-sudo apt-get install python3-pip libopencv-dev libopencv-core-dev libopencv-highgui-dev libopencv-flann-dev libopencv-photo-dev libopencv-video-dev libopencv-dev +classes= 27 
-sudo pip3 install opencv-python==3.4.5.20+train  ​axe/​train.txt ​  
 +valid  ​axe/test.txt   
 +names = axe/obj.names   
 +backup = axe/backup
 </​code>​ </​code>​
-===Options de Makefile===+</​WRAP>​ 
 + 
 +<WRAP half column>​ 
 +**Créer un fichier axe/​obj.names:​**
 <​code>​ <​code>​
-GPU=1 +a 
-CUDNN=1 +space 
-CUDNN_HALF=0 +b 
-OPENCV=1 +c 
-AVX=0 +d 
-OPENMP=0 +etc ..... 
-LIBSO=0 +x 
-ZED_CAMERA=0+
 +z
 </​code>​ </​code>​
-===Compil===+</​WRAP>​ 
 +</​WRAP>​ 
 + 
 +===train.txt et test.txt=== 
 +Les créer en collant le script **[[https://​github.com/​sergeLabo/​semaphore_cv_yolo/​blob/​master/​get_opencv_shot/​create_train_test_txt.py|create_train_test_txt.py]]** dans le dossier axe. Puis: 
 +  * installer [[:​pymultilame|pymultilame]] 
 +  * adapter le chemin vers le dossier root des images dans le script 
 +  python3 create_train_test_txt.py 
 +Les fichiers train.txt et test.txt sont dans le dossier axe. 
 + 
 +===Le fichier *cfg=== 
 +  * **[[https://​github.com/​sergeLabo/​semaphore_cv_yolo/​blob/​master/​axe/​yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg|yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg]]** 
 +Pour avoir Yolo v3 avec: 
 +  * Des objets main droite différent des objets main gauche 
 +  * Des petits et des grands objets 
 +  * vérifier avec le readme de Alexei 
 + 
 +=====Training===== 
 +  ./darknet detector train axe/​obj.data axe/​yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg darknet53.conv.74 -map 
 + 
 +{{ media_01:​chart.png?​300 |}} 
 + 
 +===Message final===
 <​code>​ <​code>​
-export PATH=/​usr/​local/​cuda-10.0/​bin${PATH:​+:​${PATH}} + ​calculation mAP (mean average precision)... 
-nvcc -V +6000 
-make -j8+ ​detections_count = 9091, unique_truth_count = 6000   
 +class_id = 0, name = a, ap = 100.00% ​   (TP = 216, FP = 1)  
 +class_id = 1, name = space, ap = 98.59% ​   (TP = 218, FP = 6)  
 +class_id = 2, name = b, ap = 100.00% ​   (TP = 203, FP = 0)  
 +class_id = 3, name = c, ap = 99.99% ​   (TP = 227, FP = 0)  
 +class_id = 4, name = d, ap = 100.00% ​   (TP = 223, FP = 0)  
 +class_id = 5, name = e, ap = 86.90% ​   (TP = 129, FP = 26)  
 +class_id = 6, name = f, ap = 100.00% ​   (TP = 225, FP = 1)  
 +class_id = 7, name = g, ap = 100.00% ​   (TP = 218, FP = 0)  
 +class_id = 8, name = h, ap = 100.00% ​   (TP = 252, FP = 1)  
 +class_id = 9, name = i, ap = 98.82% ​   (TP = 196, FP = 2)  
 +class_id ​= 10, name = j, ap = 100.00%    (TP = 217, FP = 0)  
 +class_id = 11, name = k, ap = 100.00% ​   (TP = 243, FP = 0)  
 +class_id = 12, name = l, ap = 100.00% ​   (TP = 222, FP = 1)  
 +class_id = 13, name = m, ap = 100.00% ​   (TP = 229, FP = 0)  
 +class_id = 14, name = n, ap = 93.93% ​   (TP = 200, FP = 88)  
 +class_id = 15, name = o, ap = 100.00% ​   (TP = 217, FP = 4)  
 +class_id = 16, name = p, ap = 100.00% ​   (TP = 241, FP = 16)  
 +class_id = 17, name = q, ap = 100.00% ​   (TP = 235, FP = 15)  
 +class_id = 18, name = r, ap = 99.52% ​   (TP = 184, FP = 0)  
 +class_id = 19, name = s, ap = 100.00% ​   (TP = 222, FP = 2)  
 +class_id = 20, name = t, ap = 99.98% ​   (TP = 212, FP = 24)  
 +class_id = 21, name = u, ap = 100.00% ​   (TP = 198, FP = 1)  
 +class_id = 22, name = v, ap = 74.66% ​   (TP = 76, FP = 0)  
 +class_id = 23, name = w, ap = 100.00% ​   (TP = 205, FP = 0)  
 +class_id = 24, name = x, ap = 100.00% ​   (TP = 245, FP = 0)  
 +class_id = 25, name = y, ap = 100.00% ​   (TP = 223, FP = 0)  
 +class_id = 26, name = z, ap = 100.00% ​   (TP = 223, FP = 0)  
 + 
 + for thresh = 0.25, precision = 0.97, recall = 0.95, F1-score = 0.96  
 + for thresh = 0.25, TP = 5699, FP = 188, FN = 301, average IoU = 87.69 %  
 + IoU threshold = 50 %, used Area-Under-Curve for each unique Recall  
 + mean average precision (mAP@0.50) = 0.982366, or 98.24 %  
 + ​mean_average_precision (mAP@0.5) = 0.982366 ​
 </​code>​ </​code>​
  
-=====Application sur le sémaphore===== +=====Testing===== 
-[[yolo_sans_carte_graphique|YOLO sans carte graphique]]+====Test sur une image==== 
 +  ./darknet detector test axe/​obj.data ​ axe/​yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg axe/​backup/​yolov3-obj_3l_labo_axe_final.weights axe/​shot_36_space.jpg 
 + 
 +Le résultat est dans l'​image predictions.jpg du dossier axe.  
 +<WRAP group> 
 +<WRAP half column>​ 
 +{{media_01:​predictions_b_h.jpg?​400|}} 
 +</​WRAP>​ 
 +<WRAP half column>​ 
 +{{media_01:​predictions_space.jpg?​400|}}\\ 
 +shot_36_space.jpg:​ Predicted in 58.519000 milli-seconds:​\\ 
 +space: 40% 
 +</​WRAP>​ 
 +</​WRAP>​ 
 +   
 +====Test sur une video et enregistrement du résultat==== 
 +  ./darknet detector demo axe/​obj.data axe/​yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg axe/​backup/​yolov3-obj_3l_labo_axe_final.weights axe/​semaphore.avi -i 0 -thresh 0.10 -out_filename axe/​res_semaphore.avi 
 + 
 +{{ vimeo>​330471526?​medium }} 
 +====Test avec webcam et enregistrement du résultat==== 
 +Pour webcam=0 
 +  ./darknet detector demo axe/​obj.data axe/​yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg axe/​backup/​yolov3-obj_3l_labo_axe_final.weights -thresh 0.25 -c 0  
 +{{ vimeo>​330723924?​medium }}
  
 +=====Avec un vrai sémaphore=====
 +  * **[[yolo_darknet_avec_un_vrai_semaphore|Yolo Darknet avec un vrai sémaphore]]**
 +  * **[[https://​github.com/​sergeLabo/​semaphore_blend_yolo|et les sources correspondantes sur GitHub]]**
  
-=====Contexte===== +{{tag> ia sb semaphore ​ yolo_darknet deap_learning}}
-==== Laptop ==== +
-  * Intel® Core™ i7-Intel® Core™ i7-4702MQ CPU @ 2.20GHz × 84702MQ CPU @ 2.20GHz × 8 +
-  * Memory Device +
-    * Total Width: 64 bits +
-    * Size: 8192 MB +
-    * Type: DDR3 +
-    * Speed: 1600 MHz +
-    * Configured Clock Speed: 1600 MHz +
-  * Vitesse maximale du processeur en MHz : 3200,0000 +
-  * Vitesse minimale du processeur en MHz : 800,0000 +
-  * Ram 7,7 Gio+
  
-====GPU==== 
-  * NVIDIA Corporation GK106M [[https://​www.notebookcheck.biz/​NVIDIA-GeForce-GTX-765M.94344.0.html|GeForce GTX 765M]] Kernel modules: nvidia Un peu mieux qu'une GTX 460, et plus de 10 fois moins qu'une carte "​actuelle"​ 
-    * Core 
-      * Architecture:​ Kepler 
-      * CUDA Cores 768 
-      * Clock Freq (MHz) 850 + Boost 
-    * Memory 
-      * Memory Clock (MHz) 2000 
-      * Standard Memory Configuration GDDR5 
-      * Memory Interface Width 128 bit 
-    * Memory Bandwidth (GB/​sec)64.0 
-    * Date de présentation:​ 30.05.2013 
  
-{{tag> ia sb semaphore }} 
yolo_darknet_sur_un_portable_optimus.1553515208.txt.gz · Dernière modification: 2019/03/25 13:00 par serge