Wo ist Charlie – KI

Hallo, in diesem Artikel werden wir eine Technik finden, um „Où est Charlie“ mit KI zu lösen.

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I – Datensatz

Ich habe einen Datensatz auf dem folgenden Github gefunden:
https://github.com/kiim29/Ou_est_charlie

Der erste Schritt besteht darin, diese Daten in das Yolo v5-Format zu konvertieren.
Dazu erstelle ich folgende Verzeichnisse:

yolov5/
├── train
│   ├── images
│   └── labels
└── val
    ├── images
    └── labels

Und legen Sie alle Bilder in den guten Ordner.

Für die Annotation erstelle ich ein Skript, um die CSV-Datei im Github zu lesen und die verschiedenen Etikettendateien mit der Positionstyptransformation zu erstellen.
Weil das Format der Yolov5-Label-Datei ist:
index_item (xmin xmax) / 2 / Breite (ymin ymax) / 2 / Höhe (xmax - xmin) / Breite (ymax - ymin) / Höhe

import pandas as pd

class Main:


    def __init__(self):
        csv = pd.read_csv("../annotations/annotations.csv")
        for i in range(len(csv)):
            filename = csv["filename"][i].split(".")[0]
            width = csv["width"][i]
            height = csv["height"][i]
            xmin = csv["xmin"][i]
            ymin = csv["ymin"][i]
            xmax = csv["xmax"][i]
            ymax = csv["ymax"][i]

            x_center = (xmin + xmax) / 2 / width
            y_center = (ymin + ymax) / 2 / height
            bbox_width = (xmax - xmin) / width
            bbox_height = (ymax - ymin) / height


            with open(f"../dataset/train/labels/{filename}.txt", "a") as f:
                f.write(f"0 {x_center} {y_center} {bbox_width} {bbox_height}\n")






if __name__ == "__main__":
    Main()

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II - Zug

Für das Training verwende ich Ultralytics

pip install ultralytics

Und ich starte das Training mit den folgenden Argumenten.

from ultralytics import YOLO

model = YOLO('yolov8n.pt')

model.train(data='dataset.yaml', epochs=50, patience=10000)

model.export()

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III - Test

Zu Testzwecken können wir ein zufälliges Bild mit Ultralytics und dem neuen Modell ausführen :)

import sys

from ultralytics import YOLO


model = YOLO('../last.pt')

image_path = f'../dataset/train/images/{sys.argv[1]}.jpg'

results = model(image_path,conf=0.2)

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWo ist Charlie – KI. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!