Différences

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

--- yolo_sans_carte_graphique [2019/03/19 17:37] – [Création du set d'apprentissage] serge
+++ yolo_sans_carte_graphique [2020/12/27 15:10] (Version actuelle) – serge
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-====== YOLO sans carte graphique ======
+====== Yolo Darknet sans carte graphique ======
-<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_sans_carte_graphique|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 80% centeralign>
+<WRAP center round box 60% centeralign>
-**Installation de YOLO Darknet sur un portable avec Optimus**\\
+**{{tagpage>semaphore|Sémaphores}}**  ....  **{{tagpage>bge|Blender Game Engine}}**
-**En première mondiale**
 </WRAP>
+<WRAP center round box 60% centeralign>
+C'est quoi un sémaphore ?
+{{ youtube>F3sY6_fOx2I?medium }}
+{{ media_05:chappe.jpeg?400 }}
+</WRAP>
+\\ \\
+<WRAP center round box 60% centeralign>
+//**Installation de YOLO Darknet sur un portable sans carte graphique**//\\
+//**Simplement pour tester avec 1000 images**//
+</WRAP>
+=====Sources et ressources=====
+  * **[[https://github.com/AlexeyAB/darknet|darknet de AlexeyAB sur GitHub]] bien documenté**
+  * **[[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-multiple-objects-in-yolov2-using-your-own-dataset-2b4fee898f17|How to train multiple objects in YOLOv2 using your own Dataset]]**
+  * **[[https://medium.com/@manivannan_data/how-to-train-yolov3-to-detect-custom-objects-ccbcafeb13d2|How to train YOLOv3 to detect custom objects]]**
 =====Création du set d'apprentissage=====
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 et les fichiers test.txt et train.txt
-=====La suite=====
+=====Compilation de darknet=====
+Dépendances:\\
+Lancer la compilation et trouver les dépendances avec les erreurs.
+Modification du fichier Makefile
+<code>
+GPU=0
+CUDNN=0
+CUDNN_HALF=0
+OPENCV=0
+AVX=0
+OPENMP=1
+LIBSO=1
+</code>
+Dans le dossier de darknet:
+  make -j8
+=====Fichiers manquants et à modifier=====
+**darknet53.conv.74**
+  wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74
+<WRAP group>
+<WRAP half column>
+**cfg/obj.data**
+<code>
+classes= 27
+train  = train.txt
+valid  = test.txt
+names = obj.names
+backup = backup/
+</code>
+</WRAP>
+<WRAP half column>
+**Créer un fichier obj.names:**
+<code>
+a
+space
+b
+c
+d
+etc .....
+x
+y
+z
+</code>
+</WRAP>
+</WRAP>
+===cfg/tinyv3-yolo.cfg===
+  * **[[yolo_darknet_scripts_de_configuration#yolo_darknet_sans_carte_graphique|tinyv3-yolo.cfg disponible ici]]**
+===*.txt===
+**test.txt et train.txt** sont à coller dans le dossier darknet\\
+Les chemins dans ces fichiers sont absolus !
+=====Un petit calcul d'apprentissage de 24 heures=====
+  ./darknet detector train cfg/obj.data cfg/tiny-yolo.cfg darknet53.conv.74 -map
+ça crée un dossier darknet/backup avec des fichiers:
+**yolov3-tiny_1000.weights yolov3-tiny_2000.weights yolov3-tiny_3000.weights**
+=====Un test enfin !=====
+ L'image shot_878_e.jpg est copiée dans data, puis:
+  ./darknet detector test cfg/obj.data cfg/yolov3-tiny.cfg backup/yolov3-tiny_2000.weights data/shot_878_e.jpg
+Le résultat est dans l'image predictions.jpg du dossier darknet.
+{{ media_01:predictions.jpg?400 |Génial !}}
+**Efficacité = 0.00 %**
+=====Conclusion=====
+Cette installation sert uniquement à apprendre, la suite avec une carte graphique: **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]**
-{{tag>ia semaphore}}
+{{tag> ia sb semaphore yolo_darknet }}