Простая установка, обучение и использование YOLO Darknet

• Автор объясняет, что он собирается установить Yolo, следуя инструкциям на сайте Алексея.  

• Он создает скрипт для установки всех необходимых компонентов, включая CUDA, CUDNN, OpenCV и GPU с поддержкой CC.  

• Автор объясняет, что Yolo может обнаруживать множество объектов в режиме реального времени, используя машинное обучение.  

• Он также объясняет, что для обучения Yolo необходимо предоставить ему данные или метаданные для определенных объектов.  

• Автор сравнивает Yolo с другими методами, такими как SSD и Retina Net, и показывает результаты на тестовом наборе данных.  

• Он также упоминает, что Yolo v3 Tiny и Yolo v3320 являются популярными моделями для распознавания объектов.  

• Установка Darknet с использованием Python 3.6 и pip  

• Проверка версии Darknet и CUDA  

• Создание папки для обучения и папки для набора данных  

• Создание ограничивающих рамок и меток для изображений  

• Создание текстовых файлов с координатами ограничивающих рамок и метками  

• Копирование файлов данных, имен, конфигурации, поезда и теста из других моделей  

• Создание нового файла для набора данных  

• В данном видео будет продемонстрирован процесс создания модели САПР для обнаружения объектов.  

• В качестве примера будет использована модель YOLO v3 Tiny.  

• Необходимо создать файлы с именами, конфигурацией и тестом.  

• Файлы с именами должны содержать пути к изображениям и именам.  

• Файлы конфигурации должны содержать информацию о модели и параметрах обучения.  

• В процессе обучения необходимо указать партию и деление на две части.  

• Если недостаточно памяти графического процессора, можно увеличить эти значения.  

• Для тестирования модели необходимо загрузить изображения и создать тестовый набор данных.  

• В процессе тестирования можно использовать метки по умолчанию или создавать свои собственные.  

• После завершения работы с моделью необходимо закрыть все файлы и папки.  

• Модель YOLO обучается на наборе данных с использованием предварительно подготовленной модели.  

• Процесс обучения занимает несколько часов, в зависимости от конфигурации нейронной сети и графического процессора.  

• После обучения модели, она используется для обнаружения объектов на изображениях с помощью команды "тест" и файла конфигурации YOLO.  

• Демонстрируется обнаружение объектов на изображениях, таких как кошки, жирафы и люди.  

• В видео демонстрируется процесс настройки среды YOLO на персональном компьютере.  

• В качестве примера используется даркнет YOLO, который обнаруживает вход на изображении жирафа.  

• Без использования графического процессора время обнаружения составляет 3,8 секунды.  

• С использованием графического процессора время сокращается до 124 миллисекунд.  

• В заключение, автор предлагает задать вопросы или связаться с ним через электронную почту или LinkedIn.  

• Если понравилось видео, предлагается подписаться и нажать "Нравится".