Computer Vision & Pi – Chương 5. Đưa model Tiny YOLO v3 lên Pi 3

Chào toàn thể anh em, hôm nay chúng ta sẽ tìm cách đưa model Tiny Yolo v3 lên Pi 3 xem cái kết nó như nào nhé?

Bữa trước mình đã có một series về CV và Pi trên Mì Ai:

Hôm nay chúng ta sẽ làm tiếp theo nội dung bài 4 đó là sẽ đưa model Tiny Yolov3 lên trên Pi xem điều gì xảy ra nhé.

Mình có mượn model Tiny Yolo v3 của bạn Hiếu để tiết kiệm thời gian train model.

Phần 1 – Chuẩn bị môi trường cho Pi

Nếu các bạn không dùng môi trường ảo, cài trực tiếp vào Pi thì sẽ dẫn đến khả năng bị lỗi và các bạn phải cài lại OS cho Pi. Điều đó tốn khá nhiều thời gian và công sức.

Do vậy mình khuyến khích các bạn hãy tạo môi trường ảo bằng Bài số 1 ở trên kia. Nhớ kích hoạt (activate) sau khi cài xong và mỗi lần chạy ứng dụng nhé.

tiny yolo v3

Phần 2 – Chạy thử model Tiny Yolo v3 trên Pi

Đầu tiên các bạn tạo một thử mục trên Pi, ví dụ MiAI_Tiny_YOLO sau đó các bạn chuẩn bị đầy đủ các file sau trong thư mục đó:

  • File tiny-yolov3.cfg: Chính là file các bạn sử dụng trong quá trình train. Phải dùng đúng file đã train, lấy file khác vào mà không chỉnh tham số sẽ lỗi nhé.
  • File yolo.names: Cũng lấy luôn file đã train.
  • File weights train được: Chính là file yolov3-tiny.backup hoặc yolov3-tiny_<số vòng train>.weights đều được nhé.

Ở đây mình có up sẵn các file này dành cho bạn nào chưa train và muốn thử nghiệm nha. Tải tại đây!

Rồi bây giờ các bạn tạo tiếp 1 file YOLO-tiny.py và copy đoạn code sau vào:

Save file đó, copy vào Pi và cài đặt các thư viện cần thiết như:

  • pip install opencv-python

và chạy lệnh:

Trong đó các bạn chú ý thay đổi các tham số cho phù hợp:

  • -i gun.jpg: Chuyển đến file ảnh bạn cần nhận diện
  • -w yolov3_tiny.backup: Cũng trỏ đến file weights của bạn muốn dùng
  • -c và -cl thì là trỏ đến file names và config rồi 😉

Nếu như thành công thì một cửa sổ cũng hiện lên như bao bài khác

Và điều đó chứng tỏ là Pi3 chạy được Tiny Yolov3, thời gian inference tầm: 0.5 s.

tiny yolo v3

Bây giờ, để tăng độ máu, mình sẽ thử cho Pi 3 chạy detect realtime trên camera xem điều gì xảy ra nhé 😀

Mình sẽ tạo thêm một file mới, có tên là YOLO-tiny-video.py và paste đoạn source sau vào:

Và bây giờ thử xem nào 😀

Ngon ra phết. Tất nhiên không thể nhanh và realtime được rồi.

Okie, như vậy mình đã hướng dẫn các bạn đưa Yolo lên Pi, các bạn thử và comment kết quả nhé. Hẹn gặp lại các bạn trong các bài khác tiếp theo.

Chào tạm biết và chúc các bạn thành công!

Hãy join cùng cộng đồng Mì AI nhé!

Fanpage: http://facebook.com/miaiblog
Group trao đổi, chia sẻ: https://www.facebook.com/groups/miaigroup
Website: https://miai.vn
Youtube: http://bit.ly/miaiyoutube

Nguyễn Chiến Thắng

Một người đam mê những điều mới mẻ và công nghệ hiện đại. Uớc mơ cháy bỏng dùng AI, ML để làm cho cuộc sống tốt đẹp hơn! Liên hệ: thangnch@gmail.com hoặc facebook.com/thangnch

Related Post

6 Replies to “Computer Vision & Pi – Chương 5. Đưa model Tiny YOLO v3 lên Pi 3”

  1. Bài viết khá chi tiết
    Cũng đúng dịp em đang tìm hiểu
    Cảm ơn về bài viết của anh!

  2. Cám ơn anh….nhóm em cũng đang tìm hiểu về nội dung này….anh có thể cho thông tin để nhóm chúng em mời anh bữa coffee ạ !

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *