Détection d'objets avec Tensorflow

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

Donc j’ai acheté chez le magasin local Bunnings Warehouse quelques nouvelles barres d’armature brillantes comme celles-ci

et des capuchons de sécurité pour barres d’armature comme ceux-ci

Commencé avec les capuchons

J’ai pris cent photos de différentes compositions avec ces capuchons jaunes de barres d’armature, étiquetées avec LabelImg, j’ai utilisé un modèle SSD, puis un autre EfficientNet et 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 d’armature

Et les boîtes de délimitation pouvaient être plus précises…

Puis les barres sont arrivées

J’ai pris plusieurs autres outils utiles du garage et j’ai pris encore cent photos comme celle-ci, et le modèle a commencé à mieux les voir…

Oui, définitivement mieux.

Application mobile

Finalement, j’ai entraîné un petit modèle SSD d’IA pour le faire fonctionner sur mon téléphone mobile sans latence importante, j’ai créé une application Android simple et voici à quoi elle ressemblait sur un Samsung S8 :

C’était une très bonne expérience.

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
• Génération de PDF en Python - Bibliothèques et exemples"