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yolo_sans_carte_graphique

Ceci est une ancienne révision du document !


Yolo Darknet sans carte graphique

Installation de YOLO Darknet sur un portable sans carte graphique

chappe.jpeg

Sources et ressources

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 et à modifier

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/

Créer un fichier obj.names:

a
space
b
c
d

etc .....

x
y
z

cfg/tinyv3-yolo.cfg

*.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

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_last.weights data/shot_878_e.jpg

Le résultat est dans l'image predictions.jpg du dossier darknet. Génial !

Efficacité = 0.00 %

Conclusion

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

Et encore mieux Yolo Darknet sur un gros centre de calcul.

yolo_sans_carte_graphique.1554621792.txt.gz · Dernière modification : 2019/04/07 07:23 de serge