目标探测器项目重现及补充

教程 陈小光 ⋅ 于 2017-04-12 15:06:23 ⋅ 1002 阅读

https://github.com/Hironsan/BossSensor

上为日本某程序员应用深度学习探测人脸的项目,笔者出于兴趣在个人电脑成功重现了下,但过程中发现了一些深坑和遗漏,因此写了这个教程文档,希望对于初学的朋友有所帮助,以下为正式教程及经验补充。

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首先,下载源码,打开上述链接,点击右上角绿色的“ clone or download "选项,进行下载。

file

下载成功后进行解压

点击右上角Extract,进行解压

file

项目目的:令机器针对大量的目标(理论上可以是任何常见物)照片进行识别深度学习,而后摄像头开始不间断工作,并自动识别目标是否有出现,有则进行提示(例如原项目中的应用,员工在工作期间偷懒,令摄像头捕捉走廊通道画面并对老板是否接近进行提示)。
开始前的准备工作

你所需要的:

  • 一个网络摄像头
  • Python 3.5.N版本(N为0-9任意自然数)
  • 在”data”文件夹大量侦测目标的图片(可使用程序进行连拍,最后附上)
  • Ubuntu 16.04 系统
源码链接

下载于Downloads目录并解压于此

确认Python版本为3.5.N

可输入此命令查看

whereis python3

如没有安装,输入以下命令

sudo apt-get install python3.5

安装所需模块(此为主要工作)

所需模块清单(建议首选conda命令安装,如失败可尝试使用pip3,apt-get等方法):

file

Anaconda(此为软件包管理程序,并用此安装其他模块和环境,具体命令如下。如下载速度过慢而失败可尝试输入下面使用清华镜像命令重试)

成功安装并导入Anaconda后输入以下命令:

conda create -n venv python=3.5

source activate venv

conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

conda install -c conda-forge tensorflow

#######注:可能会出现安装卡住并不断重装某个包的情况,可尝试用上述命令格式,但将后面的包换成卡住的那个包名单独安装

(下两条命令为使用清华大学的anaconda镜像服务,如下载速度过慢可输入该命令再重新尝试下载)

conda config --add channels 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/'

conda config --set show_channel_urls yes

上述配置成功后,将后台的 Keras backend 的默认由 Theano 改为 TensorFlow ,命令如下:

vim ~/.keras/keras.json

创建源码中遗漏的文件夹

进入解压的BossSensor-master文件,创建名为“store"的文件

运行

用 “cd 文件名” 的命令进入你解压源码的目录,输入:

python3.5 boss_train.py

如无误则机器学习已完成,接着输入启动命令,使程序工作:

python3.5 camera_reader.py

本帖由 YXZhu 于 3年前 解除加精
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