DeepDetect și LiveDetect pentru a procesa fluxuri video locale cu învățare profundă

Deepdetect

DeepDetect este un software gratuit dezvoltat de JoliBrain, a cărei misiune este de a face cele mai noi inovații accesibile și utilizabile în învățarea profundă (învățarea profundă) sunt accesibile, precum și permit integrarea aplicațiilor.

Deepdetect constă din două programe gratuite: unul dintre ei este un server scris în C ++ 11 cu un API REST, care permite accesul la bibliotecile Caffe, Caffe2, Tensorflow, Dlib, NCNN etc. Cealaltă este o platformă web pentru a vă antrena, organiza și utiliza modelele ca mici fragmente de cod.

Detectarea automată a evenimentelor de la semnale seria cronologică are aplicații largi. Metode tradiționale de detectares detectează evenimente în primul rând prin utilizarea similarității și corelației în date.

Aceste metode pot fi ineficiente și produc precizie redusă. În ultimii ani, tehnicile de învățare automată au revoluționat multe domenii științifice și inginerești.

În special, performanța detectării obiectelor în datele de imagine 2-D a fost îmbunătățită semnificativ datorită rețelelor neuronale profunde.

Despre platforma DeepDetect

Deepdetect implementează suport pentru învățarea profundă supravegheată și nesupravegheată a imaginilor, textului și a altor date, cu accent pe simplitate și ușurință în utilizare, testare și conectare la aplicații existente.

Acceptă clasificarea, detectarea obiectelor, segmentarea, regresia, autoencoderii și multe altele.

Printre caracteristicile sale principale se numără

  • API de nivel înalt pentru învățarea automată și învățarea profundă
  • suport pentru Caffe, Tensorflow, XGBoost și T-SNE
  • Clasificare, regresie, autoencoderi, detectare obiecte, segmentare.
  • Formatul de comunicare JSON
  • bibliotecă client python la distanță
  • Server dedicat cu suport pentru apeluri de instruire asincrone.
  • Performanță ridicată, beneficiați de CPU și GPU multi-core
  • căutare de similitudine încorporată prin încorporări neuronale
  • Conector pentru gestionarea fișierelor CSV cu capacități de preprocesare
  • Conector pentru a gestiona fișiere text, propoziții și modele bazate pe caractere.
  • Conector pentru a gestiona formatul de fișier SVM pentru date rare
  • fără dependență și sincronizare a bazei de date, toate informațiile și parametrii modelului organizați și disponibili din sistemul de fișiere
  • Format de ieșire șablon flexibil pentru a simplifica conexiunea la aplicații externe
  • Suport pentru calcule și funcții rare atât pe GPU, cât și pe CPU.

Despre LiveDetect

LiveDetect este un instrument conceput pentru a procesa cu ușurință fluxurile video locale cu modele de învățare profundă. Codul citește imagini live de pe o cameră și procesează fiecare cadru cu DeepDetect.

Cazuri de utilizare din lumea reală a clienților DeepDetect cu LiveDetect:

  • Siguranța amplasamentului și supravegherea amplasamentului.
  • Înmatriculare auto OCR în parcări.
  • Detectarea defectelor la piesele de precizie fabricate.

Cum se instalează DeepDetect pe Raspberry pi?

DeepDetect poate fi instalat pe diferite platforme (ambele servere, computere, laptopuri și chiar un Raspberry Pi).

De pe site-ul oficial al DeepDetect putem găsiți instrucțiuni de instalare pentru fiecare platformă acceptată.

În acest caz, Vom instala DeepDetect pe Raspberry Pi, cu un back-end NCNN și LiveDetect, un instrument derivat din ecosistemul DeepDetect pentru procesarea secvențelor video. Acest lucru ne permite să detectăm obiecte în timp real și să le vizualizăm.

Modele de pregătire profundă pregătite sunt disponibile pentru sistemele desktop și încorporate, cum ar fi Raspberry Pi.

Pentru a instala serverul DeepDetect pe Raspberry Pi, Vom folosi Docker pentru simplitate și performanță bună.

Articol asociat:
Cum se instalează Docker pe Raspberry pi cu Raspbian?

Primul lucru pe care îl vom face este creați un folder pentru DeepDetect Docker Container, facem acest lucru deschizând un terminal și executând în el:

mkdir $HOME/models
docker pull jolibrain/deepdetect_ncnn_pi3
docker run -d -p 8080:8080 -v $HOME/models:/opt/models jolibrain/deepdetect_ncnn_pi3
sudo apt-get install libjpeg-dev

Acum vom descărca LiveDetect și vom instala:
wget https://github.com/jolibrain/livedetect/releases/download/1.0.1/livedetect-rpi3
./livedetect-rpi3 \
--port 8080 \
--host 127.0.0.1 \
--mllib ncnn \
--width 300 --height 300 \
--detection \
--create --repository /opt/models/voc/ \
--init "https://www.deepdetect.com/models/init/ncnn/squeezenet_ssd_voc_ncnn_300x300.tar.gz" \
--confidence 0.3 \
-v INFO \
-P "0.0.0.0:8888" \
--service voc \
--nclasses 21

Redarea este disponibilă la http: // localhost: 8888 între două și trei cadre video pe secundă (FPS).

Dacă doriți să implementați LiveDetect pe computerul dvs. desktop, puteți găsi comenzile, precum și mai multe informații și exemple cu LiveDetect disponibile pe GitHub.

Legătura este aceasta.


Conținutul articolului respectă principiile noastre de etică editorială. Pentru a raporta o eroare, faceți clic pe aici.

Fii primul care comenteaza

Lasă comentariul tău

Adresa ta de email nu va fi publicată.

*

*

  1. Responsabil pentru date: Miguel Ángel Gatón
  2. Scopul datelor: Control SPAM, gestionarea comentariilor.
  3. Legitimare: consimțământul dvs.
  4. Comunicarea datelor: datele nu vor fi comunicate terților decât prin obligație legală.
  5. Stocarea datelor: bază de date găzduită de Occentus Networks (UE)
  6. Drepturi: în orice moment vă puteți limita, recupera și șterge informațiile.

bool (adevărat)