אימון מודל גלאי מותאם אישית

באמצעות Roboflow, Google Colab ומערך הנתונים שלך, תוכל במהירות לאמן מודלים של גלאים מותאמים אישית עבור Limelight.

הנה סקירה של הצעדים שתצטרך לבצע:

• איסוף ותיוג תמונות של אובייקטים מעניינים.
  • בהקשר זה, "תיוג" הוא תהליך של ציור תיבות תיחום סביב אובייקטים מעניינים. כל זה ניתן לעשות בממשק האינטרנט של Roboflow.
  • לחלופין, תוכל לבחור מערך נתונים ציבורי מ-Roboflow Universe
• ייצוא מערך הנתונים המתויג כ-.tfrecord, העלאה ל-Google Drive, ושימוש במחברת האימון החינמית שלנו עם Google Colab.
  • Google Colab מאפשר לך לאמן רשתות עצביות באמצעות מעבדי גרפיקה חזקים בענן בחינם.

מדריך:

1. מערך הנתונים

מחברת האימון של Limelight מצפה למערך נתונים .tfrecord דחוס. Roboflow יכול לייצא ארכיוני .tfrecord בלחיצה אחת.

תוכל לבנות את מערך הנתונים שלך עם Roboflow, או לעיין ב-Roboflow Universe למערכי נתונים מתויגים מראש.

אם תבחר לבנות את מערך הנתונים שלך, קרא את הדברים הבאים:

• עליך למקסם את הגיוון של מערך הנתונים שלך. הגיוון של מערך הנתונים שלך צריך לעלות על הגיוון של מה שה-Limelight שלך יראה לאחר הפריסה.

• האיכות והדיוק של מערך הנתונים שלך הם בעלי חשיבות עליונה. ודא שתיבות התיחום שלך מדויקות ועוקבות אחר מוסכמה אחידה. לדוגמה, תיבת התיחום של אובייקט המוסתר חלקית צריכה לתפוס רק את החלק הנראה של האובייקט.

• השתמש באותיות קטנות עבור תוויות המחלקות

• צמצם את מספר תוויות המחלקות.

• השתמש בהגברות של Roboflow, אך ודא שהן הגיוניות. אם אתה מזהה כדורים אדומים וכחולים, לדוגמה, ודא שאינך הופך או משנה באופן משמעותי את גוון הצבע במערך הנתונים המוגבר שלך.

לאחר שתייגת או מצאת מערך נתונים, השתמש בכפתור "הורד מערך נתונים" של Roboflow כדי לייצא אותו כ-Tensorflow TFRecord. העלה ארכיון זה ל-Google Drive שלך.

2. אימון המודל

כדי לאמן את הגלאי המותאם אישית שלך, התחל הפעלת Google Colab עם מחברת אימון הגלאי של Limelight.

המחברת אינה דורשת שינויי קוד כלשהם. עקוב אחר השלבים הבאים כדי לאמן את המודל שלך:

חלק 1

1. הרחב את החלק הראשון, ולחץ על כפתור ההפעלה בפינה השמאלית העליונה של כל אחד משלושת בלוקי הקוד הראשונים. ניתן לדלג על בלוק הקוד האחרון של "בדיקה" כדי לחסוך זמן.

חלק 2

1. הרחב את החלק השני. לחץ על כפתור ההפעלה של הבלוק הראשון כדי לטעון את תיקיית Google Drive שלך לחלונית "קבצים" בהפעלת Colab שלך. פתח את חלונית הקבצים על ידי לחיצה על כפתור התיקייה בצד השמאלי של המסך.

2. לאחר שה-Google Drive שלך נטען, לחץ על כפתור הרענון בחלונית "קבצים". הפעל את בלוק הקוד השני בחלק זה כדי לבחור את קובץ ה-.tfrecord.zip שכבר העלית לתיקיית gdrive. מצא את הקובץ, ולחץ על כפתור "בחר".

3. הפעל את שני בלוקי הקוד הבאים כדי לחלץ ולאמת את ה-TFRecord.

חלק 3

1. הפעל את כל בלוקי הקוד בחלק 3 כדי להתכונן לאימון

חלק 4

1. הפעל את כל בלוקי הקוד בחלק 4 כדי להתחיל באימון.

2. בזמן שסקריפט האימון רץ, תוכל לרענן את חלונית הקבצים ואת tensorboard כדי לעקוב אחר ההתקדמות. נקודת ביקורת חדשה אמורה להופיע בתיקיית "training_progress" כל 2000 צעדים.

3. בעוד שהאימון יעצור אוטומטית לאחר 40000 צעדים, תוכל לעצור אותו בכל נקודה באמצעות כפתור העצירה בבלוק הקוד האחרון של חלק זה. כל עוד נקודות ביקורת זמינות, תוכל להמשיך לכימות וקומפילציה.

חלקים 5 - 7

1. הפעל את כל בלוקי הקוד בחלק 5 כדי ליצור קובץ תוויות ולהמיר את המודל לפורמט FlatBuffer תואם
2. הפעל את כל בלוקי הקוד בחלק 6 כדי לכמת את המודל עבור היסק INT8 / 8 סיביות.
3. הפעל את כל בלוקי הקוד בחלק 7 כדי להכין את המודל עבור Google Coral ו-Limelight. בלוק הקוד האחרון ייקח זמן מה, והוא יוריד את המודל המאומן כקובץ .zip.

העלאה ל-Limelight

1. חלץ את הארכיון מהפעלת Colab שלך. העלה את הקבצים limelight_neural_detector_coral.tflite ו-labels.txt ל-Limelight שלך.