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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 [2019/10/20 13:57]
serge [Training]
yolo_darknet_sur_un_portable_optimus [2020/02/04 17:27] (Version actuelle)
serge ↷ Liens modifiés en raison d'un déplacement.
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]]
  
Ligne 61: Ligne 58:
 =====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>​
Ligne 83: Ligne 83:
 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|}}
   ​   ​
 **darknet53.conv.74** **darknet53.conv.74**
Ligne 148: Ligne 148:
   ./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 197: 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 219: 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.1571572655.txt.gz · Dernière modification: 2019/10/20 13:57 par serge