YOLO » Historique » Version 1
Anonyme, 30/03/2021 15:23
| 1 | 1 | Anonyme | h1. YOLO |
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| 5 | La seconde étape après l’isolation de couleur avec OpenCV, a été de trouver des méthodes de reconnaissance sous ROS. |
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| 6 | Nous avons trouvé sur Github https://github.com/PaolaArdon/Salt-Pepper/tree/master/pepper_recog/src un paquet qui permettait |
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| 7 | de faire la reconnaissance d’objet avec le robot Pepper. Mais pour l’utilisation de celui-ci, il fallait tout d’abord installer Pynaoqi, |
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| 8 | ce qui n’a pas pu être réalisé. |
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| 10 | On s’est alors retourné vers une reconnaissance dans un premier temps avec la caméra de l’ordinateur. |
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| 11 | On a trouvé deux méthodes : |
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| 12 | -ORK (Object Recognition Kitchen) http://wg-perception.github.io/object_recognition_core/ |
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| 13 | -YOLO (You only look once) https://pjreddie.com/darknet/yolo/ |
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| 15 | Ces deux méthodes permettent de créer sa propre base de données. |
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| 17 | On a choisi de travailler avec YOLO car son installation était plus rapide. !https://forge.clermont-universite.fr/attachments/download/12256/yolo.png! |
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| 20 | Nous avons donc installé les paquets nécessaires pour utiliser YOLO. |
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| 21 | ces paquets se trouve ici : |
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| 22 | https://github.com/pjreddie/darknet et https://github.com/puzzledqs/BBox-Label-Tool . |
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| 24 | Dans le dossier BBox-Label-Tool, on génère des données d'entrainement dans le format requis par YOLO. |
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| 26 | Après l'installation des paquets, il a fallu lancer l'algorithme d'entrainement de la balle bleue. |
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| 27 | Pour réaliser cet entrainement et pour que la détection soit bien réussi il faut au moins 300 images de la balle bleue |
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| 28 | sous différents angles et avec différents arrières plans. |
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| 29 | Malheureusement, nous avions un peu moins de 100 images de la balle. |
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| 30 | Une autre contrainte est que l'utilisation de Darknet est lente car on l'utilise sur le CPU (Central Processing Unit) |
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| 31 | soit l' unité centrale de traitement qui est le processeur principal de l'ordinateur. ll faudrait utiliser le GPU, le processeur |
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| 32 | qui équipe la carte graphique. Cependant, les ordinateurs qui ont été mis à notre disposition ne contiennent pas de |
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| 33 | carte graphique NVIDIA. |
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| 35 | *Résultat* |
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| 37 | Après entraînement de la balle, l'identification de celle-ci est possible mais avec un arrière plan neutre. |
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| 39 | !https://forge.clermont-universite.fr/attachments/download/12257/balleYolo.png! |
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| 41 | Aller sur: [[5. La reconnaissance d'un symbole ArUco]] |
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| 44 | "yolo.png":https://forge.clermont-universite.fr/attachments/download/12256/yolo.png |
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| 46 | "balleYolo.png":https://forge.clermont-universite.fr/attachments/download/12257/balleYolo.png |