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Tensorflow Yolo算法的实操安装教程

2018-2-3 14:40 3406 4 4 分类: 智能硬件 文集: 神经网络
2018 年了, 人工智能已经火了好几年了,作为一个不折腾不舒服司机的大学生,我决定贡献一个好玩的图像识别算法安装教程。 让更多人接触到图像识别的乐趣。 目前对于图像识别的内容大多数还停留在OpenCV的阶段。而且中文资料不多,希望这篇教程可以帮大家接触到Tensorflow这个很牛逼的工具。 
本文介绍的是darkflow, 最终的成果是一个“live”的图像识别。就算说可以实时识别视频和图像中都是什么物体,并在物体周围画上识别框。
例子:https://pjreddie.com/darknet/yolo/


具体的原理比较复制 有兴趣的可以看看关于yolo算法的paper。 
https://www.google.com/url?url=http://scholar.google.com/scholar_url%3Furl%3Dhttps://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Redmon_You_Only_Look_CVPR_2016_paper.pdf%26hl%3Den%26sa%3DX%26scisig%3DAAGBfm1QOndUVXiv3WavG8SJCj4j4aNKXg%26nossl%3D1%26oi%3Dscholarr&rct=j&q=&esrc=s&sa=X&ved=0ahUKEwjcxP6yh4nZAhVRwFkKHSaXBkEQgAMIKCgAMAA&usg=AOvVaw0CQaSxfYzhjZgZB83Vo9Ux
(墙)

Miniconda

Tensorflow 1.0

Numpy

Opencv 3

Python3.6

cython

... 

1.首先是:MiniConda 作为一款环境控制软件,miniconda 是非常优秀的, 为什么要控制环境呢? 因为目前所有的tensorflow的应用都对版本非常非常的敏感。 一个版本控制系统几乎是必备的。 

那么下面是Miniconda的安装过程。

首先打开你的terminal

输入如下信息:

cd

对应64位系统:

wget -c http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh

对应32位系统:

wget -c http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86.sh

现在我说64位的安装方法

chmod +x Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh./Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh

然后是读Miniconda的介绍和用户条款

Enter

然后按Q 跳过

之后输入yes

Do you approve the license terms? [yes|no][no] >>> yes

之后miniconda会问你装在哪个路径, 直接Enter 是默认路径。

之后等待安装 然后再去确认路径

你应该看到以下内容:

PREFIX=/home/<your_username>/minicondainstalling: python-2.7.9-3 ...installing: conda-env-2.1.4-py27_0 ...installing: openssl-1.0.1k-1 ...installing: pycosat-0.6.1-py27_0 ...installing: pyyaml-3.11-py27_0 ...installing: readline-6.2-2 ...installing: requests-2.6.0-py27_0 ...installing: sqlite-3.8.4.1-1 ...installing: system-5.8-2 ...installing: tk-8.5.18-0 ...installing: yaml-0.1.4-0 ...installing: zlib-1.2.8-0 ...installing: conda-3.10.1-py27_0 ...Python 2.7.9 :: Continuum Analytics, Inc.creating default environment...installation finished.Do you wish the installer to prepend the Miniconda install locationto PATH in your /home/<your_username>/.bashrc ? [yes|no][no] >>>

输入 yes

最好需要重启TerminalOK了。

如何确认安装成功了呢。

在新的Terminal里面输入

Conda

你应该看到

$ condausage: conda [-h] [-V] command ... conda is a tool for managing and deploying applications, environments andpackages. positional arguments: [...]

如果看到这样的回复 就成功了。

之后要用conda来配置一个新的环境。

创建新的环境:

(把下面代码中的NAME换成自己起的名字。 )

conda create -n NAME python=3.6

启动刚刚创建的环境

source activate NAME

安装需要的工具:

conda install tensorflow cython numpy

conda config --add channels conda-forge

conda install opencv

oK 环境搭建完成了!

 

2.现在要去GitHub取东西了。 确认你的电脑有git. 如果没有 那就直接去网页下载 然后cd到那里就行。

 

Git clone https://github.com/thtrieu/darkflow

 CD 到下载好的darkflow.

然后输入:

python3 setup.py build_ext –inplace

之后输入

Pip install -e .

最后

Pip install .

这样flow这个功能就永久添加到系统了

 

那么如何使用这个神经网络呢? 最简单的就算用别人训练好的weight来玩了

在这里下载weight: https://pjreddie.com/darknet/yolo/

下载好的weight放到 darkflow/bin这个文件架里面。用配套的cfg来运行就可以了。

下面是例子

flow --imgdir sample_img/ --model cfg/tiny-yolo.cfg --load bin/tiny-yolo.weights --gpu 1.0

这个例子就是 选择sample_img里的文件,用tiny-yolo.cfg tiny-yolo.weights来识别,同时 用100%gpu来运行。

运行之后 就可以在sample文件夹里看到结果了。

更多用法请参照GitHub页面的介绍。

第一次写安装教程 不是很完善 欢迎大家提问。

欢迎大神来交流。

转载请注明出处!

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文章评论 7条评论)

登录后参与讨论

Billkiller6 2018-2-12 23:43

Evan.i: 啥子浏览器   
chrome

238112554_qq 2018-2-8 09:10

这方面了解不多,深度学习从哪方面着手学比较好?

Evan.i 2018-2-6 09:10

Billkiller6: 是用word的highlight,Cory过来就不行了
啥子浏览器   

Billkiller6 2018-2-5 23:45

Evan.i: 用博客编辑器highlight的么?还是从别的地方copy过来?   
是用word的highlight,Cory过来就不行了

cooldog123pp_491312405 2018-2-5 15:00

大神呀

Evan.i 2018-2-5 08:40

Billkiller6: 我明明用了很nice的highlight 为什么发完贴就不见了 T-T 一点一点调了那么久 。
用博客编辑器highlight的么?还是从别的地方copy过来?  

Billkiller6 2018-2-3 14:41

我明明用了很nice的highlight 为什么发完贴就不见了 T-T 一点一点调了那么久 。
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