Wednesday, September 4, 2024

Cira_core

generate training location --> obj.data -->list pic and area mark

obj,names --> Label

.GT --> file and Label area mark

prebuild weight   ---> .weight  นำมาคำนวนต่อ


Darknet, ONNX, PyTorch, TensorRT, TensorFlow และ Weights เป็นเทคโนโลยีหรือเครื่องมือที่ใช้ในงานด้านปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) แต่ละอย่างมีความแตกต่างกันดังนี้:

  1. Darknet

    • เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการฝึกและทดสอบโมเดลเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) โดยเฉพาะการทำงานเกี่ยวกับ YOLO (You Only Look Once) สำหรับการตรวจจับวัตถุ (Object Detection)
    • เขียนด้วยภาษา C และ CUDA สำหรับการใช้งานกับ GPU ทำให้ Darknet มีประสิทธิภาพสูงในการประมวลผล

  2. ONNX (Open Neural Network Exchange)

    • เป็นรูปแบบโมเดลมาตรฐานเปิดที่ใช้เพื่อการถ่ายโอนโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ข้ามเฟรมเวิร์กต่าง ๆ เช่น PyTorch, TensorFlow, หรืออื่น ๆ
    • ช่วยให้สามารถแปลงโมเดลที่ฝึกในเฟรมเวิร์กหนึ่ง ไปใช้ในอีกเฟรมเวิร์กได้ง่ายขึ้น

  3. PyTorch

    • เป็นเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่เป็นที่นิยม มีการใช้ Python เป็นหลัก เน้นความยืดหยุ่นสูง และใช้งานง่ายสำหรับการพัฒนาและทดลองโมเดล
    • เป็นที่รู้จักในด้านการพัฒนาและทดสอบโมเดลที่รวดเร็ว โดยเฉพาะในงานวิจัย

  4. TensorRT

    • เป็นไลบรารีของ NVIDIA สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกโดยเฉพาะสำหรับการทำ Inference (การทำนายหรือประมวลผลข้อมูลใหม่)
    • ออกแบบมาให้ทำงานได้เร็วขึ้นบน GPU โดยการลดขนาดโมเดลหรือแปลงโมเดลให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

  5. TensorFlow

    • เป็นอีกหนึ่งเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับความนิยมสูง พัฒนาโดย Google
    • มีฟีเจอร์ที่ครอบคลุมทั้งการฝึก (Training) และการทำ Inference (การทำนาย) รองรับการทำงานบน CPU, GPU และ TPU (Tensor Processing Unit)

  6. Weights (น้ำหนักโมเดล)

    • ในโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก "Weights" หมายถึงค่าสัมประสิทธิ์ (parameters) ที่โมเดลได้เรียนรู้มาจากการฝึก (Training) ใช้ในการปรับปรุงโมเดลให้สามารถทำนายได้ดีขึ้น
    • Weights เป็นองค์ประกอบที่สำคัญในการสร้างเครือข่ายประสาทเทียม (Neural Networks)

สรุป:

  • Darknet เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับ YOLO
  • ONNX ใช้แปลงโมเดลระหว่างเฟรมเวิร์ก
  • PyTorch และ TensorFlow เป็นเฟรมเวิร์กสำหรับการพัฒนาและฝึกโมเดล
  • TensorRT ใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำ Inference
  • Weights เป็นค่าสัมประสิทธิ์ในโมเดล
You said:
แต่ละตัวเซฟ weights ออกมาเป็นนามสกุลอะไร
ChatGPT said:
ChatGPT

แต่ละเฟรมเวิร์กหรือเครื่องมือที่ใช้ในการพัฒนาและฝึกโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกจะมีรูปแบบไฟล์ (นามสกุล) ของ weights ที่แตกต่างกันดังนี้:

  1. Darknet

    • Darknet ใช้ไฟล์น้ำหนักสำหรับโมเดลที่ฝึกมาในรูปแบบไฟล์ที่มีนามสกุล .weights
    • ตัวอย่างเช่น: yolov3.weights

  2. ONNX (Open Neural Network Exchange)

    • ONNX มีรูปแบบมาตรฐานในการเซฟโมเดลและ weights โดยใช้นามสกุลไฟล์เป็น .onnx
    • ตัวอย่างเช่น: model.onnx

  3. PyTorch

    • PyTorch จะบันทึกโมเดลและ weights ไว้ในรูปแบบของไฟล์ .pth หรือ .pt
    • ตัวอย่างเช่น: model.pth หรือ model.pt

  4. TensorRT

    • TensorRT มักจะเซฟโมเดลที่ได้รับการเพิ่มประสิทธิภาพแล้วในรูปแบบ .engine
    • ตัวอย่างเช่น: model.engine

  5. TensorFlow

    • TensorFlow สามารถบันทึกโมเดลและ weights ได้หลายรูปแบบ แต่ที่นิยมคือ:
      • ไฟล์ .h5 เมื่อใช้การเซฟโมเดลแบบ Keras
      • โฟลเดอร์ที่มีไฟล์หลายไฟล์ในรูปแบบ SavedModel (ไม่มีนามสกุลเฉพาะ)
    • ตัวอย่างเช่น: model.h5 หรือโฟลเดอร์ที่มีไฟล์หลายไฟล์ เช่น saved_model.pb

สรุปนามสกุลไฟล์ที่ใช้สำหรับเซฟ weights:

  • Darknet: .weights
  • ONNX: .onnx
  • PyTorch: .pth หรือ .pt
  • TensorRT: .engine
  • TensorFlow: .h5 หรือในรูปแบบ SavedModel (ไม่มีนามสกุลเฉพาะ)
You said:
เริ่มต้นใช้ python กับ darknet อย่างไร ใน windows
2/2
ChatGPT said:
ChatGPT

การเริ่มต้นใช้ Python กับ Darknet ใน Windows มีขั้นตอนที่ต้องติดตั้งและเตรียมสภาพแวดล้อมให้เหมาะสม ดังนี้:

ขั้นตอน 1: ติดตั้ง Dependencies

ก่อนที่คุณจะใช้งาน Darknet กับ Python ได้ จำเป็นต้องติดตั้ง dependencies ที่จำเป็นต่อการทำงานของ Darknet บน Windows:

  1. ติดตั้ง Python

    • ดาวน์โหลดและติดตั้ง Python จาก python.org (แนะนำเวอร์ชัน 3.8 ขึ้นไป)
    • ระหว่างการติดตั้ง ให้เลือกตัวเลือก "Add Python to PATH"

  2. ติดตั้ง Visual Studio

    • คุณต้องมี Microsoft Visual Studio ที่มีตัวเลือก Desktop development with C++ สำหรับการคอมไพล์โค้ด C และ CUDA
    • ดาวน์โหลดจาก Visual Studio (แนะนำให้ใช้ Visual Studio 2019)

  3. ติดตั้ง CUDA และ cuDNN (สำหรับ GPU)

ขั้นตอน 2: ดาวน์โหลดและติดตั้ง Darknet

  1. ดาวน์โหลด Darknet

    • ดาวน์โหลด Darknet จาก GitHub โดยใช้คำสั่งใน Git Bash (หรือดาวน์โหลด ZIP):
      bash
      git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
    • หากคุณใช้ Git Bash ให้คลิกขวาในโฟลเดอร์ที่ต้องการติดตั้ง Darknet แล้วเลือก Git Bash Here

  2. ปรับแต่งไฟล์ Makefile

    • เปิดไฟล์ Makefile ใน Darknet และปรับค่าต่อไปนี้เพื่อเปิดใช้งานการสนับสนุน Python และ GPU:
      • GPU=1 (สำหรับการใช้งาน GPU)
      • CUDNN=1 (สำหรับการใช้งาน cuDNN)
      • OPENCV=1 (สำหรับการใช้งาน OpenCV)
      • PYTHON=1 (สำหรับการใช้งาน Python)

  3. คอมไพล์ Darknet

    • เปิด Developer Command Prompt for Visual Studio และไปยังโฟลเดอร์ Darknet ที่คุณดาวน์โหลด จากนั้นใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อคอมไพล์:
      bash
      cd path\to\darknet
make

ขั้นตอน 3: ใช้ Darknet ใน Python

  1. ติดตั้ง Python bindings ของ Darknet

    • เปิด terminal (หรือ command prompt) แล้วติดตั้ง libraries ที่จำเป็น:
      bash
      pip install numpy opencv-python

  2. ใช้ Darknet ผ่าน Python
    คุณสามารถสร้างสคริปต์ Python เพื่อใช้ Darknet สำหรับการตรวจจับวัตถุได้ เช่นตัวอย่างด้านล่าง:

    python
    import cv2
import numpy as np
import darknet

# โหลดโมเดล YOLO
network, class_names, class_colors = darknet.load_network(
    "cfg/yolov4.cfg",
    "data/coco.data",
    "yolov4.weights"
)

# โหลดรูปภาพที่ต้องการตรวจจับ
image = cv2.imread("image.jpg")
darknet_image = darknet.make_image(darknet.network_width(network),
                                   darknet.network_height(network), 3)
image_rgb = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
image_resized = cv2.resize(image_rgb, (darknet.network_width(network),
                                       darknet.network_height(network)))

darknet.copy_image_from_bytes(darknet_image, image_resized.tobytes())

# ทำการตรวจจับวัตถุ
detections = darknet.detect_image(network, class_names, darknet_image)
darknet.print_detections(detections)

# แสดงผลลัพธ์
for label, confidence, bbox in detections:
    print(f"Detected {label} with {confidence}% confidence")

ขั้นตอน 4: การทดสอบการติดตั้ง

หลังจากคอมไพล์เสร็จและตั้งค่าเสร็จเรียบร้อย คุณสามารถทดสอบการใช้งาน Darknet ได้โดยรันคำสั่ง Python เพื่อตรวจจับวัตถุบนรูปภาพ หรือวิดีโอ

หมายเหตุ: การติดตั้งและใช้งาน Darknet บน Windows อาจจะซับซ้อนกว่าบนระบบปฏิบัติการ Linux หรือ Ubuntu ซึ่งทำให้บางครั้งการคอมไพล์หรือการติดตั้งอาจพบปัญหาจากการขาด dependencies

at
Labels: