Amalda yuzni tanib olish: 21 qadam

2024 Muallif: John Day | [email protected]. Oxirgi o'zgartirilgan: 2024-01-30 13:24

Bu meni juda hayratga soladigan mavzu bo'lib, u meni uyqudan mahrum qiladi: Kompyuter ko'rish, ob'ektlar va odamlarni oldindan tayyorlangan model orqali aniqlash.

1 -qadam: kirish

Biz dasturni ishga tushirish va loyihani ishga tushirish uchun YoloV3 algoritmidan foydalanamiz.

Men neyron tarmoq bilan 15 yil oldin ishlaganman va aytishim mumkinki, o'sha paytdagi resurslarni hisobga olgan holda, bu "qiyin" paytlar edi.

2 -qadam: Ishlatilgan manbalar

· Logitech C270 kamerasi

· Kompyuter

· NVIDIA GeForce GTX 1660

3 -qadam:

4 -qadam: old shartlar

Chuqur neyron tarmoqlarini (DNN) ishga tushirish uchun GPU bilan parallel hisoblashdan foydalanish kerak.

Shunday qilib, sizga NVIDIA -dan kuchli video karta kerak bo'ladi va algoritmni CUDA API (GPU virtual ko'rsatmalar to'plami) yordamida ishga tushiring.

Algoritmni ishga tushirish uchun avval quyidagi paketlar o'rnatilgan bo'lishi kerak:

- NVIDIA video karta drayveri

- CUDA

- CUDNN (CUDA chuqur neyron tarmoq kutubxonasi)

- OpenCV

5 -qadam: Kompyuter talablari

6 -qadam: YOLO -ni o'rnating

Oldindan o'qitilgan model yordamida aniqlash

Terminalni oching va yuqoridagi buyruqlarni kiriting.

7 -qadam: MakeFile -ni o'zgartiring

"MakeFile" faylini yuqoridagi rasmda bo'lgani kabi o'zgartiring, chunki biz GPU, CUDNN va OpenCV protokolidan foydalanamiz. O'zgartirgandan so'ng, "qilish" buyrug'ini bajaring.

8 -qadam: tugashini kuting

7 -qadamdagi "make" buyrug'i algoritmlar uchun hamma narsani tuzadi va uni ishga tushirish uchun biroz vaqt kerak bo'ladi.

9 -qadam: talablarga mos kelmaydigan kompyuterlar uchun

Agar sizning kompyuteringiz va video kartangiz unchalik kuchli bo'lmasa yoki yaxshiroq ishlashini xohlasangiz, 'cfg /yolov3.cfg' faylini o'zgartiring.

Ushbu loyihada yuqoridagi konfiguratsiya ishlatilgan.

10 -qadam: YOLO V3

Aniqlash tizimlari odatda modelni har xil joy va o'lchovdagi tasvirga qo'llaydi.

YOLO butun tasvirga bitta neyron tarmoqni qo'llaydi. Bu tarmoq tasvirni hududlarga ajratadi va har bir mintaqa uchun chegara qutilari va ehtimolliklar beradi.

YOLO bir qator afzalliklarga ega. U tasvirni bir butun sifatida ko'radi, shuning uchun uning bashorati tasvirdagi global kontekstdan kelib chiqadi.

U bitta tasvir uchun minglab baho beradigan R-CNNdan farqli o'laroq, bitta tarmoq bahosi bilan bashorat qiladi.

Bu R-CNN-dan 1000 baravar, Fast R-CNN-dan esa 100 barobar tezroq.

11 -qadam: YOLO -ni ishga tushirish

YOLO -ni ishga tushirish uchun terminalni "darknet" papkasida oching va buyruq kiriting.

Siz YOLO -ni 4 usulda ishga tushirishingiz mumkin:

· Rasm

· Bir nechta rasm

· Oqim (veb -kamera)

· Video

12 -qadam: YOLO V3 - Rasm

Darknet ichidagi "ma'lumotlar" papkasida kerakli rasmni joylashtiring va keyin rasm nomini o'zgartirish uchun yuqoridagi buyruqni bajaring.

13 -qadam: YOLO V3 - tasvirni kiritish

14 -qadam: YOLO V3 - Chiqish tasviri

15 -qadam: YOLO V3 - bir nechta rasm

Rasmlarni biron bir papkaga joylashtiring va rasm yo'lini berish o'rniga uni bo'sh qoldiring va buyruqni yuqorida ko'rib turganingizdek bajaring (chapda).

Shundan so'ng, o'ngdagi rasmga o'xshash narsa paydo bo'ladi, shunchaki rasm yo'lini joylashtiring va "kiritish" tugmasini bosing va bir necha rasm uchun bu amallarni takrorlang.

16 -qadam: YOLO V3 - WebCam

Yuqoridagi buyruqni bajaring va tarmoq yuklanganidan keyin veb -kamera paydo bo'ladi.

17 -qadam: YOLO V3 - Video

Darknet ichidagi "ma'lumotlar" papkasida kerakli videoni joylashtiring va keyin video nomini o'zgartirish uchun yuqoridagi buyruqni bajaring.

18 -qadam: YOLO V3 - EXPO3D video 1

19 -qadam: YOLO V3 - Video EXPO3D 2

20 -qadam: YOLO V3 - Video EXPO3D 3

21 -qadam: Yuklab olish uchun PDF

PDF -ni yuklash (Braziliya portugal tilida)