yolo_sans_carte_graphique
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Table des matières
YOLO sans carte graphique
Installation de YOLO Darknet sur un portable avec Optimus
En première mondiale
Création du set d'apprentissage
Nous avons 1000 images 416×416 obtenus avec Création du set d'apprentissage et les fichiers test.txt et train.txt
Compilation de darknet
Dépendances
Il est très probable que darknet marche avec opencv-python==4.0.0 !
sudo pip3 uninstall opencv-python==4.0.0 sudo pip3 install opencv-python==3.4.5.20
Compilation
Modification du fichier Makefile
GPU=0 CUDNN=0 CUDNN_HALF=0 OPENCV=0 AVX=0 OPENMP=1 LIBSO=1
Dans le dossier de darknet:
make
Premier test
Fichiers manquants
darknet53.conv.74
wget https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74
cfg/obj.data
classes= 27 train = train.txt valid = test.txt names = obj.names backup = backup/
cfg/tiny-yolo.cfg
Line 2: batch=24 Line 3: set subdivisions=8 Line 120: set classes=1 Line 114: filters=160
Un petit calcul d'apprentissage de 24 heures
./darknet detector train cfg/obj.data cfg/yolov3-tiny.cfg darknet53.conv.74
ça crée un dossier darknet/backup avec des fichiers:
yolov3-tiny_1000.weights
yolov3-tiny_2000.weights
yolov3-tiny_3000.weights
yolo_sans_carte_graphique.1553018836.txt.gz · Dernière modification : 2019/03/19 18:07 de serge