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Table des matières
YOLO sans carte graphique
Installation de YOLO Darknet sur un portable sans carte graphique
Sources et ressources
- darknet de AlexeyAB sur GitHub bien documenté
- Détection avec YOLO v2 Les explications pour créer les images training et test
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
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
ça crée un dossier darknet/backup avec des fichiers:
yolov3-tiny_1000.weights
yolov3-tiny_2000.weights
yolov3-tiny_3000.weights
Un test enfin !
Créer un fichier obj.names:
a space b c d etc ..... x y z
L'image shot_878_e.jpg est copiée dans data, puis:
./darknet detector test cfg/obj.data cfg/yolov3-tiny.cfg backup/yolov3-tiny_1000.weights data/shot_878_e.jpg
Le résultat est dans l'image predictions.jpg du dossier darknet.
comment tester toutes les images définies dans test.txt
Efficacité = 0.0000000000000000000000000000000000 %
De meilleurs résultats, avec une carte graphique poussive, des images de sémaphore retaillées au plus proche de l'objet: Yolo Darknet sur un portable Optimus
Conclusion
Une carte graphique s'impose: Yolo Darknet sur un portable Optimus