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yolo_sans_carte_graphique

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yolo_sans_carte_graphique [2019/03/29 14:21] – [Un test enfin !] sergeyolo_sans_carte_graphique [2020/12/27 15:10] (Version actuelle) – serge
Ligne 1: Ligne 1:
 ====== Yolo Darknet sans carte graphique ====== ====== Yolo Darknet sans carte graphique ======
-<WRAP center round box 80% centeralign> +<WRAP center round box 60% centeralign> 
-//**Installation de YOLO Darknet sur un portable sans carte graphique**//+**{{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>
- +<WRAP center round box 60% centeralign> 
-<WRAP center round box 80% centeralign> +**[[les_pages_intelligence_artificielle_en_details|Les Pages Intelligence Artificielle en détails]]**
-**{{tagpage>semaphore|Sémaphores}}**  ....  **{{tagpage>bge|Blender Game Engine}}** ....  **{{tagpage>ia|Intelligence Artificielle}}**+
 </WRAP> </WRAP>
  
-{{ chappe.jpeg?400 }}+<WRAP center round box 60% centeralign> 
 +**{{tagpage>semaphore|Sémaphores}}**  ....  **{{tagpage>bge|Blender Game Engine}}** 
 +</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===== =====Sources et ressources=====
   * **[[https://github.com/AlexeyAB/darknet|darknet de AlexeyAB sur GitHub]] bien documenté**   * **[[https://github.com/AlexeyAB/darknet|darknet de AlexeyAB sur GitHub]] bien documenté**
Ligne 20: 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 38: 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> <code>
Ligne 53: Ligne 62:
 backup = backup/ backup = backup/
 </code> </code>
 +</WRAP>
  
-**cfg/tiny-yolo.cfg** +<WRAP half column> 
-<code> +**Créer un fichier obj.names:**
-Line 2: batch=24 +
-Line 3: set subdivisions=8 +
-Line 120: set classes=1 +
-Line 114: filters=160 +
-</code> +
- +
-**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:+
 <code> <code>
 a a
Ligne 89: Ligne 79:
 z z
 </code> </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:  L'image shot_878_e.jpg est copiée dans data, puis:
-  ./darknet detector test cfg/obj.data cfg/yolov3-tiny.cfg backup/yolov3-tiny_last.weights data/shot_878_e.jpg+  ./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.  Le résultat est dans l'image predictions.jpg du dossier darknet. 
-{{ :2019_03:predictions.jpg?400 |Génial !}}+{{ media_01:predictions.jpg?400 |Génial !}}
  
 **Efficacité = 0.00 %** **Efficacité = 0.00 %**
  
-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#test|Yolo Darknet sur un portable Optimus]] 
 =====Conclusion===== =====Conclusion=====
-Une carte graphique s'impose: **[[yolo_darknet_sur_un_portable_optimus|Yolo Darknet sur un portable Optimus]]**+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 yolo_darknet }}
-   +
-{{tag> ia sb semaphore }}+
yolo_sans_carte_graphique.1553869265.txt.gz · Dernière modification : 2019/03/29 14:21 de serge