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yolo_darknet_sur_un_portable_optimus

Ceci est une ancienne révision du document !


Yolo Darknet sur un portable Optimus

C'est quoi un sémaphore ?

chappe.jpeg

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

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
  • 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 !

Ressources et documentation de YOLO Darknet

Darknet

Installation de CUDA 10.0 sur Xubuntu 18.04

Installation du driver Nvidia

Avec le Gestionnaire de pilotes supplémentaires

Installation

Le tout va télécharger 3 à 4 Go !

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
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-get update
sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu1804_1.0.0-1_amd64.deb
sudo apt-get update
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 cmake clang python3-pip libopencv-dev libopencv-core-dev libopencv-highgui-dev libopencv-flann-dev libopencv-photo-dev libopencv-video-dev libopencv-dev
sudo pip3 install opencv-python==3.4.5.20

Installation de YOLO Darknet

Dans les sources décompressée de darknet:

Options de Makefile avec GPU avec CUDA avec OPENCV

GPU=1
CUDNN=1
CUDNN_HALF=0
OPENCV=1
AVX=0
OPENMP=0
LIBSO=0
ZED_CAMERA=0

Compil

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
# Vérification du bon fonctionnement de CUDA
nvidia-smi
nvcc -V
# Pour 8 coeurs
make -j8

L'excécutable est dans le dossier root de darknet.

Préparation

Voir la page Yolo avec mes propres images pour la construction de 60 000 images 640×640 et des fichiers *.txt correspondants.

Les commandes pour exécuter .darknet ont comme argument:

axe/obj.data axe/yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg darknet53.conv.74

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 !

axe/obj.data
Ce fichier définit les chemins vers les fichiers de configuration.

classes= 27
train  = axe/train.txt  
valid  = axe/test.txt  
names = axe/obj.names  
backup = axe/backup

Créer un fichier axe/obj.names:

a
space
b
c
d
etc .....
x
y
z

train.txt et test.txt

Les créer en collant le script create_train_test_txt.py dans le dossier axe. Puis:

  • installer 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

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

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

Le fichier final obtenu:

Testing

Test sur une image

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin${PATH:+:${PATH}}
./darknet detector test axe/obj.data  axe/yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg axe/backup/yolov3-tiny_30000.weights axe/shot_36_space.jpg

Le résultat est dans l'image predictions.jpg du dossier axe.


shot_36_space.jpg: Predicted in 58.519000 milli-seconds:
space: 40%

Test sur une video et enregistrement du résultat

./darknet detector demo axe/obj.data axe/yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg axe/backup/yolov3-tiny_30000.weights axe/semaphore.avi -i 0 -thresh 0.25 -output axe/res_semaphore.avi

Test avec webcam

Pour webcam=0

./darknet detector demo axe/obj.data axe/yolov3-obj_3l_labo_axe.cfg axe/backup/yolov3-tiny_30000.weights -thresh 0.25 -c 0 
yolo_darknet_sur_un_portable_optimus.1555146891.txt.gz · Dernière modification : 2019/04/13 09:14 de serge