Orodha ya maudhui:
- Hatua ya 1: Utangulizi
- Hatua ya 2: Rasilimali Zilizotumiwa
- Hatua ya 3:
- Hatua ya 4: Mahitaji
- Hatua ya 5: Mahitaji ya Kompyuta
- Hatua ya 6: Sanidi YOLO
- Hatua ya 7: Badilisha MakeFile
- Hatua ya 8: Subiri ikamilishe
- Hatua ya 9: Kwa Kompyuta ambazo hazilingani na mahitaji
- Hatua ya 10: YOLO V3
- Hatua ya 11: Kukimbia YOLO
- Hatua ya 12: YOLO V3 - Picha
- Hatua ya 13: YOLO V3 - Picha ya Kuingiza
- Hatua ya 14: YOLO V3 - Picha ya Pato
- Hatua ya 15: YOLO V3 - Picha nyingi
- Hatua ya 16: YOLO V3 - WebCam
- Hatua ya 17: YOLO V3 - Video
- Hatua ya 18: YOLO V3 - Video ya EXPO3D 1
- Hatua ya 19: YOLO V3 - Video EXPO3D 2
- Hatua ya 20: YOLO V3 - Video EXPO3D 3
- Hatua ya 21: PDF kupakua
Video: Utambuzi wa usoni katika mazoezi: Hatua 21
2024 Mwandishi: John Day | [email protected]. Mwisho uliobadilishwa: 2024-01-30 12:50
Hili ni somo ambalo ninavutiwa nalo, kwamba hunifanya nipoteze usingizi: Maono ya Kompyuta, kugundua vitu na watu kupitia modeli iliyofunzwa mapema.
Hatua ya 1: Utangulizi
Tutatumia algorithm ya YoloV3, kuendesha programu na kuendesha mradi.
Nilifanya kazi na mtandao wa neva miaka 15 iliyopita na naweza kusema kwamba hizi zilikuwa nyakati "ngumu", ikizingatiwa rasilimali zilizopatikana wakati huo.
Hatua ya 2: Rasilimali Zilizotumiwa
Kamera ya Logitech C270
· Kompyuta
· NVIDIA GeForce GTX 1660
Hatua ya 3:
Hatua ya 4: Mahitaji
Ili kuendesha mitandao ya kina ya neva (DNN) ni muhimu kutumia kompyuta inayofanana, na GPU.
Kwa hivyo utahitaji kadi ya video yenye nguvu kutoka kwa NVIDIA na uendeshe algorithm ukitumia CUDA API (maagizo halisi ya GPU).
Ili kuendesha algorithm lazima kwanza uwe na vifurushi vifuatavyo vilivyowekwa:
- Hifadhi ya Kadi ya Video ya NVIDIA
- CUDA
- CUDNN (Maktaba ya Mtandaoni ya Neural Deep)
- OpenCV
Hatua ya 5: Mahitaji ya Kompyuta
Hatua ya 6: Sanidi YOLO
Kugundua kutumia mfano uliofunzwa mapema
Fungua terminal na ingiza amri zilizo hapo juu.
Hatua ya 7: Badilisha MakeFile
Rekebisha faili ya "MakeFile" kama ilivyo kwenye takwimu hapo juu, kwa sababu tutatumia usindikaji wa GPU, CUDNN na OpenCV. Baada ya kurekebisha, tumia amri ya 'kufanya'.
Hatua ya 8: Subiri ikamilishe
Amri 'fanya' katika Hatua ya 7 itakusanya kila kitu kwa matumizi ya algorithms, na inachukua muda kukimbia.
Hatua ya 9: Kwa Kompyuta ambazo hazilingani na mahitaji
Ikiwa kompyuta yako na kadi ya video haina nguvu au unataka utendaji bora, badilisha faili 'cfg /yolov3.cfg'.
Usanidi hapo juu ulitumika katika mradi huu.
Hatua ya 10: YOLO V3
Mifumo ya kugundua kawaida hutumia mfano huo kwa picha katika maeneo na mizani kadhaa tofauti.
YOLO hutumia mtandao mmoja wa neva kwa picha nzima. Mtandao huu unagawanya picha hiyo katika mikoa na hutoa masanduku yanayopakana na uwezekano kwa kila mkoa.
YOLO ina faida kadhaa. Inaona picha kwa ujumla, kwa hivyo utabiri wake umetengenezwa na muktadha wa ulimwengu kwenye picha.
Inafanya utabiri na tathmini moja ya mtandao, tofauti na R-CNN ambayo hufanya maelfu ya tathmini ya picha moja.
Ni hadi mara 1000 kwa kasi kuliko R-CNN na mara 100 kwa kasi kuliko R-CNN ya haraka.
Hatua ya 11: Kukimbia YOLO
Ili kuendesha YOLO, fungua tu terminal kwenye folda ya "darknet" na uingie amri.
Unaweza kukimbia YOLO kwa njia 4:
Picha
Picha nyingi
· Utiririshaji (Kamera ya wavuti)
· Video
Hatua ya 12: YOLO V3 - Picha
Weka picha unayotaka kwenye folda ya "data" ndani ya darknet na baada ya hapo weka amri hapo juu kurekebisha jina la picha.
Hatua ya 13: YOLO V3 - Picha ya Kuingiza
Hatua ya 14: YOLO V3 - Picha ya Pato
Hatua ya 15: YOLO V3 - Picha nyingi
Weka picha kwenye folda fulani, na badala ya kutoa njia ya picha, iache tupu na uendeshe amri kama unaweza kuona hapo juu (kushoto).
Baada ya hapo, kitu kama kielelezo cha kulia kitaonekana, weka tu njia ya picha na bonyeza "ingiza" na urudie hatua hizi kwa picha kadhaa.
Hatua ya 16: YOLO V3 - WebCam
Endesha amri hapo juu na baada ya kupakia mtandao, kamera ya wavuti itaonekana.
Hatua ya 17: YOLO V3 - Video
Weka video unayotaka kwenye folda ya "data" ndani ya darknet na baada ya hapo weka amri hapo juu kurekebisha jina la video.
Hatua ya 18: YOLO V3 - Video ya EXPO3D 1
Hatua ya 19: YOLO V3 - Video EXPO3D 2
Hatua ya 20: YOLO V3 - Video EXPO3D 3
Hatua ya 21: PDF kupakua
PAKUA PDF (Kwa Kireno cha Brazil)
Ilipendekeza:
Kioo cha Utambuzi wa Usoni kilicho na Sehemu ya Siri: Hatua 15 (na Picha)
Kioo cha Utambuzi wa Usoni kilicho na Sehemu ya Siri: Nimekuwa nikivutiwa na sehemu za siri za ubunifu zinazotumiwa katika hadithi, sinema, na kadhalika. Kwa hivyo, nilipoona Mashindano ya Sehemu ya Siri niliamua kujaribu wazo mimi mwenyewe na kutengeneza kioo cha kawaida kinachoonekana kinachofungua s
Rudi kwenye Matone ya Maji ya Ushawishi wa siku za usoni - Seeeduino Lotus: Hatua 5
Rudi kwenye Matone ya Maji ya Ushawishi wa siku za usoni - Seeeduino Lotus: Wakati wa Hadithi ni kama mto, unasukuma watu mbele. Je! Kuna wakati ambao unataka wakati wa kusimama au kurudi nyuma? Angalia kwa karibu tone la maji. Je! Inadondosha au inapita juu? Kazi hiyo imeongozwa na hali ya mtazamo wa kuona
Kitufe cha Mlango wa Utambuzi wa Usoni: Hatua 8
Ufungashaji wa Mlango wa Utambuzi wa Usoni: Karibu mwezi mmoja wakati wa kutengeneza, ninawasilisha kufuli la mlango wa utambuzi wa uso! Nilijaribu kuifanya ionekane nadhifu kadiri ninavyoweza, lakini naweza kufanya tu kama mtoto wa miaka 13. Kitufe hiki cha mlango wa utambuzi wa uso kinaendeshwa na Raspberry Pi 4, na batt maalum inayoweza kubebeka
Pima Ishara Ndogo Zilizikwa Katika Kelele kwenye Oscilloscope Yako (Utambuzi Nyeti wa Awamu): Hatua 3
Pima Ishara Ndogo Zilizikwa Katika Kelele kwenye Oscilloscope Yako (Utambuzi Nyeti wa Awamu): Fikiria unataka kupima ishara ndogo iliyozikwa kwa kelele iliyo na nguvu zaidi. Angalia video kwa kukimbia haraka juu ya jinsi ya kuifanya, au endelea kusoma kwa maelezo
Mfumo wa Usalama wa Utambuzi wa Usoni kwa Jokofu na Raspberry Pi: Hatua 7 (na Picha)
Mfumo wa Usalama wa Utambuzi wa Usoni kwa Jokofu Pamoja na Raspberry Pi: Inatafuta mtandao Nimegundua kuwa bei za mifumo ya usalama hutofautiana kutoka $ 150 hadi $ 600 na zaidi, lakini sio suluhisho zote (hata zile za gharama kubwa sana) zinaweza kuunganishwa na zingine zana nzuri nyumbani kwako! Kwa mfano, huwezi kuweka