Détection d'objets avec Tensorflow

Un froid jour d’hiver en juillet… c’est en Australie… j’ai ressenti le besoin urgent d’entraîner un modèle d’IA pour détecter les barres d’armature en béton non coupées…

Alors j’ai acheté chez le local Bunnings quelques nouvelles barres de réo brillantes comme celles-ci

et des capuchons de sécurité pour barres comme ceux-ci

Commencé avec les capuchons

J’ai pris cent photos de différentes compositions avec ces capuchons jaunes de barres de réo, étiquetées dans LabelImg, j’ai pris un modèle SSD, puis un autre EfficientNet, j’ai fait un peu de codage en Python- et le modèle a rapidement appris ce que je voulais.

initialement, le modèle prenait presque tous les objets cylindriques jaunes comme des capuchons de barres de réo

Et les boîtes de délimitation pouvaient être plus précises…

Puis les barres sont venues

J’ai pris plusieurs autres outils utiles du garage et j’ai pris encore cent photos comme celle-ci, et le modèle est devenu meilleur…

Définitivement meilleur

Application mobile

Enfin, j’ai entraîné un petit modèle SSD d’IA pour fonctionner sur un téléphone mobile sans latence importante, j’ai créé une application Android simple et voici à quoi elle ressemblait :

Right.

Liens utiles

• MMdetection n’est plus supporté
• Workflow pour entraîner un détecteur d’objets avec Label Studio & MMDetection
• LabelImg : https://github.com/HumanSignal/labelImg
• TensorFlow : https://www.tensorflow.org/
• Feuille de triche Python
• Feuille de triche Conda
• Feuille de triche venv
• Feuille de triche Bash
• Feuille de triche Ollama
• Feuille de triche Docker
• Génération de PDF en Python - bibliothèques et exemples"