[LEADERG AI ZOO] Jupyter-Image-Object-Detection-YOLOv4-CPP

[簡介]

 

YOLOv4 演算法可以應用在工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、生物影像分析、工安影像分析、口罩影像分析等。

 

[操作步驟及說明]

 

解決方案大致流程為:標記影像 -> 產生訓練所需檔案 -> 訓練 -> 使用各種方式推論影像。 

 

1. 1_annotation_pascal_voc_xml.ipynb

運行後會開啟標記軟體網頁,可進行影像標記。

參數說明:

在 #parameter 中:

port 是標記網頁的埠,預設 8801 ,若使用者有占用該 port ,請自行更改 port 值。

 

2. 2_convert_yolo_format.ipynb

將 voc xml 標記檔轉換成 yolo 的格式,運行前,請先確認 #parameters 內 label_file 路徑下的 label.names ,內容所填寫的類別是否正確。

補充:

label.names 的內容為類別名稱,不含 background (背景)。

 

3. 3_prepare_train_txt.ipynb

產生訓練用的訓練影像路徑檔。

 

4. 4_prepare_val_txt.ipynb

產生訓練用的驗證影像路徑檔。

 

5. 5_prepare_config_file.ipynb

產生訓練用的檔案。

如果類別數不為 4 ,請務必修改 # parameterss 的 classes ,有 5 個類別就填 5 (不算 background),以此類推。

 

6. 6_train_GPU.ipynb 或 6_train_CPU.ipynb

使用 GPU 或 CPU 進行訓練。

在訓練之前,請先確認 yolov4.cfg 設定是否正確。詳看最後面的 yolov4.cfg 設定。

 

7. 7_inference_GPU.ipynb 或 7_inference_CPU.ipynb

使用 GPU 或 CPU 推論單張影像。

 

YOLOv4.png

 

8. 8_inference_webcam_GPU.ipynb 或 8_inference_webcam_CPU.ipynb

使用 GPU 或 CPU 推論 webcam 的影像。

 

9. 9_inference_folder_1_GPU.ipynb 或 9_inference_folder_1_CPU.ipynb

使用 GPU 或 CPU 推論資料夾內的影像。

 

10. 10_inference_api_GPU.ipynb 或 10_inference_api_CPU.ipynb

使用網頁選擇要推論的影像,可選擇要運行 GPU 或是 CPU 版本。

若無更改 port 值,可直接運行 11_inference_api_browser.ipynb 開啟網頁。

 

11.  12_inference_folder_demo_GPU.ipynb 或 12_inference_folder_demo_CPU.ipynb

循環推論 data/plate/test 資料夾內的圖片。

 

其他功能:

99_calculate_anchors.ipynb

計算錨點。

 

99_YOLOv4_auto_labeling_GPU.ipynb

自動標註測試影像。

 

yolov4.cfg 設定:

如果有增減類別,請修改 yolov4.cfg 中三個位置的 classes 及 filters。

 

YOLOv4 修改 YOLOv4 cfg-1.png

YOLOv4 修改 YOLOv4 cfg-2.png

YOLOv4 修改 YOLOv4 cfg-3.png

 


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