Maciej Sączewski - Uniwersytet Śląski - Wydział Nauk Ścisłych i Technicznych.
Wykrywanie oraz śledzenie obiektu z użyciem sieci neuronowych.
Celem tej pracy jest przygotowanie modelu sztucznej sieci neuronwej oraz zestawu danych, w celu prezentacji możliwości detekcji obiektów. Model jest szkolony na sztucznym zestawie danych tj. do zbioru grafik sztucznie dołączam obiekt; w tym przypadku kolorowy obrys kwadratu oraz trójkąta.
Aby uruchomić ten model potrzebny jest akcelerator Coral Edge TPU wraz z zainstalowanymi sterownikami oraz wymaganymi biblotekami, poniżej umieszczona jest instrukcja jak zainstalować w.w. skłądniki.
Aby uruchomić model wymagany jest komputer z co najmniej jednym wolnym gniazdem USB 3.* oraz zainstalowanym i uruchomionym systemem z rodziny Debian np. Raspbian lub Ubuntu.
-Podłącz akcelerator Coral do komputera.
-Uruchomić terminal oraz wykonać następujące komendy w podanej kolejności:
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3
sudo apt-get install python3-pip
pip3 install opencv-python
sudo apt-get install curl
echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee\\ /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list\\
curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -\\
sudo apt-get update\\
sudo apt-get install python3-edgetpu
curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -\\
echo "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list\\
sudo apt update\\
sudo apt install edgetpu
Aby uruchomić model i uzyskać predykcje należy skorzystać z 2 skryptów:
predict.py
oraz
realTime_prediction_with_campera.py
Aby uzyskać predykcje na pojedynczej grafice należy wykonać polecenie:
python3 predict.py --input scieżka\_do\_grafiki --show true.
W wyniku czego zostanie wyświetlona grafika podane w parametrze input z dokonaną detekcją na niej. Natomiast aby dokonać predykcji w czasie rzeczywistym komputer musi być wyposażony w kamerę oraz należy wykonać polecenie:
python3 realTime_prediciton_with_camera.py