Özel Dedektör Modeli Eğitimi
Roboflow, Google Colab ve kendi veri setinizle, Limelight için hızlıca özel dedektör modelleri eğitebilirsiniz.
İşte izlemeniz gereken adımlara genel bir bakış:
- İlgilendiğiniz nesnelerin görüntülerini toplayın ve etiketleyin.
- Bu bağlamda "etiketleme", ilgilendiğiniz nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular çizme işlemidir. Tüm bunlar Roboflow'un web arayüzünde yapılabilir.
- Alternatif olarak, Roboflow Universe'den halka açık bir veri seti seçebilirsiniz
- Etiketlenmiş veri setini .tfrecord olarak dışa aktarın, Google Drive'a yükleyin ve ücretsiz eğitim Notebook'umuzu Google Colab ile kullanın.
- Google Colab, buluttaki güçlü GPU'ları kullanarak sinir ağlarını ücretsiz olarak eğitmenize olanak tanır.
Eğitim:
1. Veri Seti
Limelight Eğitim Notebook'u sıkıştırılmış bir .tfrecord veri seti bekler. Roboflow, tek tıklamayla .tfrecord arşivleri dışa aktarabilir.
Roboflow ile kendi veri setinizi oluşturabilir veya önceden etiketlenmiş veri setleri için Roboflow Universe'e göz atabilirsiniz.
Kendi veri setinizi oluşturmayı tercih ederseniz, aşağıdakileri okuyun:
-
Veri setinizin çeşitliliğini maksimize etmelisiniz. Veri setinizin çeşitliliği, Limelight'ınızın dağıtıldıktan sonra göreceği çeşitliliği aşmalıdır.
-
Veri setinizin kalitesi ve doğruluğu son derece önemlidir. Sınırlayıcı kutularınızın doğru olduğundan ve tek bir kurala uyduğundan emin olun. Örneğin, kısmen kapatılmış bir nesnenin sınırlayıcı kutusu yalnızca nesnenin görünür kısmını yakalamalıdır.
-
Sınıf etiketleri için tüm küçük harfleri kullanın
-
Sınıf etiketi sayısını minimize edin.
-
Roboflow'un veri artırma özelliklerini kullanın, ancak mantıklı olduklarından emin olun. Örneğin, kırmızı ve mavi topları tespit ediyorsanız, artırılmış veri setinizde renk tonunu tersine çevirmediğinizden veya aşırı değiştirmediğinizden emin olun.
Bir veri setini etiketledikten veya bulduktan sonra, Roboflow'un "Download Dataset" düğmesini kullanarak Tensorflow TFRecord olarak dışa aktarın. Bu arşivi Google Drive'ınıza yükleyin.
2. Modeli Eğitme
Özel dedektörünüzü eğitmek için, Limelight Dedektör Eğitim Notebook'u ile bir Google Colab Oturumu başlatın.
Notebook herhangi bir kod değişikliği gerektirmez. Modelinizi eğitmek için şu adımları izleyin:
Bölüm 1
- İlk bölümü genişletin ve ilk üç kod bloğunun her birinin sol üst köşesindeki oynat düğmesine tıklayın. Son "testing" kod bloğu zaman kazanmak için atlanabilir.
- Yeniden başlatma düğmesi görürseniz, görmezden gelin.
- Bunun gibi bir pencere görürseniz, "Cancel"a tıklayın
Bölüm 1.1
- Bölümü genişletin, ilk kod bloğunu çalıştırın ve tfrecord.zip dosyanıza bir Google Drive bağlantısı girin. tfrecord.zip dosyanızın Google Drive'da "bağlantıya sahip herkes" tarafından erişilebilir olduğundan emin olun
Bölüm 2
- tfrecord.zip dosyasını açmak ve ayrıştırmak için iki kod bloğunu çalıştırın
Bölüm 3
- Eğitime hazırlanmak için bölüm 3'teki tüm kod bloklarını çalıştırın
Bölüm 4
-
Eğitimi başlatmak için bölüm 4'teki tüm kod bloklarını çalıştırın.
-
Eğitim betiği çalışırken, ilerlemeyi izlemek için dosyalar bölmesini ve tensorboard'u yenileyebilirsiniz. Her 2000 adımda "training_progress" klasöründe yeni bir kontrol noktası görünmelidir.
-
Eğitim 40000 adımda otomatik olarak duracak olsa da, bu bölümün son kod bloğundaki durdur düğmesiyle istediğiniz noktada durdurabilirsiniz. Kontrol noktaları mevcut olduğu sürece, kuantizasyon ve derlemeye geçebilirsiniz.
Bölüm 5 - 7
- Bir etiket dosyası oluşturmak ve modeli uyumlu bir FlatBuffer formatına dönüştürmek için bölüm 5'teki tüm kod bloklarını çalıştırın
- Modeli INT8 / 8bit çıkarım için kuantize etmek için bölüm 6'daki tüm kod bloklarını çalıştırın.
- Modeli Google Coral ve Limelight için hazırlamak için bölüm 7'deki tüm kod bloklarını çalıştırın. Son kod bloğu biraz zaman alacak ve eğitilmiş modeli .zip dosyası olarak indirecektir.
Limelight'a Yükleme
- Colab oturumunuzdan arşivi açın.
- FTC Takımları - Limelight3A'nız varsa, 8bit tflite modelini ve labels.txt dosyasını yükleyin. Çalışma zamanı motorunu "coral"dan "cpu"ya değiştirmeniz gerekecek
- FRC Takımları - Google Coral'ınız varsa, limelight_neural_detector_coral.tflite ve labels.txt dosyalarını Limelight'ınıza yükleyin.