Hướng dẫn sử dụng YOLO (You Only Look Once) - Nhận dạng hình ảnh vật thể với Raspberry Pi sử dụng YOLO

Mô tả dự án: 

Hôm nay mình sẽ giới thiệu cho các bạn một cách nhận dạng hình ảnh mới nhất và đang hot hiện nay trên máy tính :)  đó chính là YOLO (You only look once) YOLO là một hệ thống phát hiện vật thể thời gian thực hiện đại nhất, bộ dữ liệu đa dạng cho phép chúng ta làm các dự án liên quan như: đếm số người trong một khu vực, nhận dạng đông vật nuôi, đếm số phương tiện giao thông...

 Ở bài này chúng ta sẽ chạy thử nghiệm nó trên Raspberry Pi cho các dự án nhận dạng ảnh đơn giản và không yêu cầu về mặt thời gian :) vì YOLO chủ yếu dùng cho các hệ thống máy tính mạnh, cấu hình cao . Hãy thử build nó lên Raspberry xem sao nhé ;)

Các thiết bị cần thiết

Tải thư viện và cài đặt YOLO

Bạn thực hiện các lệnh sau để cài đặt Darknet trước nhé:

  1. git clone https://github.com/pjreddie/darknet
    cd darknet
    make
  2. Tiếp theo bạn tiến hành tải bộ dữ liệu của YOLO :)
    wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights

Nhận dạng thử nghiệm một mẫu hình với YOLO

  1.  Bạn chạy các lệnh sau để detect một hình ảnh sẵn có trong tập dữ liệu nhé, ở đây mình sẽ thử nghiệm với file hình có tên dog.jpg trong thư mục darknet/data :)
    ./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg
  2. Phân tích kết quả nhận được
  3. layer     filters    size              input                output
        0 conv     32  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  32
        1 max          2 x 2 / 2   416 x 416 x  32   ->   208 x 208 x  32
        .......
       29 conv    425  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 425
       30 detection
    Loading weights from yolo.weights...Done!
    data/dog.jpg: Predicted in 157.628 seconds.
    car: 54%
    bicycle: 51%
    dog: 56%  

Ở trên chúng ta thấy được kết quả nhận dạng từ file hình trong vòng 157.628 giây, các kết quả bao gồm car: 54%, bicycle 51%, dog: 56% :) tuy thời gian mất đến hơn 2 phút nhưng kết quả cho ra thật chính xác, bạn có thể xem kết quả hình ảnh bên trên. Vì chúng ta đang sử dụng Raspberry Pi 3 để chạy Yolo nên các yêu cầu về phần cứng chưa đáp ứng đủ, dẫn đến thời gian xử lý rất lớn, đối với laptop hay máy để bàn có card màn hình thì thời gian này chỉ trong vòng 0.00xx giây mà thôi, Tuy thời gian có cao nhưng các project không yêu cầu tốc độ chẳng hạn " đếm số xe trong nhà xe" chẳng hạn :) thì nó trở nên dễ dàng và hữu ích

Hãy đổi tên và thử với một hình ảnh khác ví dụ những con ngựa nhé :) 

./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/horse.jpg

Kết quả thu được tương tự :)

 

 

Sử dụng một file hình của bạn tùy ý

Để có thể xử lý một hình ảnh bất kì bạn chỉ việc chạy một số lệnh cơ bản để thay đổi đường dẫn ví dụ mình có một file hình là ndt.jpg trong đường dẫn home/ndt/Downloads thì bạn chỉ đổi phía sau đoạn code là được  

./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights /home/ndt/Downloads/ndt.jpg

Kết quả thu được :)

Bạn có thể thấy được nó nhận dạng được mình và cả một người nhỏ nhỏ nằm trong hình ở trên tường :) thật vi diệu phải không nào :) Hôm sau chúng ta sẽ cùng nhau sử dụng Raspberry và camera để đếm số người trong một khu vực nhé :) hy vọng các bạn thấy vui với tools mới này :)

lên
20 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.
Các dự án được truyền cảm hứng

Select any filter and click on Apply to see results

Các bài viết cùng tác giả

Chữa bệnh cho Arduino Nano khi bị cháy

Chắc hẳn các bạn khi làm các dự án với Ardunio đã từng sử dụng qua các board như Arduino Uno, Mega, Pro Mini hay Nano, các bạn thích một board mạch nhỏ gọn phù hợp thường chọn Ardunio Nano hơn vì nó tích hợp rất nhiều và vô cùng tiện lợi như con Uno R3. Nhưng một số vấn đề gặp phải ở board này là nó thường rất dễ bị cháy khi bị đoản mạch vì không có khả năng tự ngắt nguồn như Uno hay Pro Mini, bạn chỉ cắm nhầm dây một cái là nó sẽ về trời :) Đó là lý do tại sao nhiều bạn lại sợ và không còn giám sử dụng board mạch này.
Hôm nay mình sẽ hướng dẫn các bạn cách "chữa bệnh" cho Arduino Nano khi không may bạn làm nó hỏng do nguồn :) bắt đầu thôi nào

lên
27 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.

Làm dự án xe với module điều khiển động cơ L293D

Chắc hẵn từ lúc mới đầu nghiên cứu Arduino đến nay bạn đã từng có suy nghĩ muốn làm một dự án nho nhỏ nào đó để thỏa lòng đam mê hay tò mò của mình và dự án được đa số bạn thích thú hướng đến có lẽ là xe, xe điều khiển, xe dò đường... hay là một dự án to bự như kBot của admin Ngô Huỳnh Ngọc Khánh (ksp) ^^. Vậy làm thế nào để có thể điều khiển được các bánh xe, servo, động cơ bước cho "chiến xa" trong khi board arduino chỉ cho phép bạn xuất các tín hiệu điện HIGH, LOW! Ở bài này mình xin giới thiệu đến các bạn một công cụ cực chất đó là shield điều khiển động cơ l293d, giúp bạn dễ dàng trong việc xử lý các thao tác điều khiển độc lập các motor của mình, nào ta bắt đầu thôi :)   

lên
49 thành viên đã đánh giá bài viết này hữu ích.