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yolo_sans_carte_graphique

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yolo_sans_carte_graphique [2019/03/19 17:58] sergeyolo_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>
  
-<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> </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===== =====Création du set d'apprentissage=====
Ligne 14: Ligne 31:
  
 =====Compilation de darknet===== =====Compilation de darknet=====
-====Dépendances==== +Dépendances:\\ 
-Il est très probable que darknet marche avec opencv-python==4.0.0 ! +Lancer la compilation et trouver les dépendances avec les erreurs.
-  sudo pip3 uninstall opencv-python==4.0.0 +
-  sudo pip3 install opencv-python==3.4.5.20+
      
-====Compilation==== 
 Modification du fichier Makefile Modification du fichier Makefile
 <code> <code>
Ligne 32: Ligne 46:
  
 Dans le dossier de darknet: Dans le dossier de darknet:
-  make+  make -j8
  
-=====Premier test===== +=====Fichiers manquants et à modifier=====
-====Fichiers manquants====+
 **darknet53.conv.74** **darknet53.conv.74**
   wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74   wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74
  
 +<WRAP group>
 +<WRAP half column>
 **cfg/obj.data** **cfg/obj.data**
 +<code>
 +classes= 27
 +train  = train.txt  
 +valid  = test.txt  
 +names = obj.names  
 +backup = backup/
 +</code>
 +</WRAP>
  
-**cfg/yolov3-tiny.cfg**+<WRAP half column> 
 +**Créer un fichier obj.names:** 
 +<code> 
 +
 +space 
 +
 +
 +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===== =====Un petit calcul d'apprentissage de 24 heures=====
-  ./darknet detector train cfg/obj.data cfg/yolov3-tiny.cfg darknet53.conv.74 +  ./darknet detector train cfg/obj.data cfg/tiny-yolo.cfg darknet53.conv.74 -map 
-  +
 ça crée un dossier darknet/backup avec des fichiers: ça crée un dossier darknet/backup avec des fichiers:
  
-**yolov3-tiny_1000.weights\\ +**yolov3-tiny_1000.weights yolov3-tiny_2000.weights yolov3-tiny_3000.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 sb semaphore }}+{{tag> ia sb semaphore yolo_darknet }}
yolo_sans_carte_graphique.1553018318.txt.gz · Dernière modification : 2019/03/19 17:58 de serge