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Créer un détecteur d’armes en 5 étapes simples

Créer un détecteur d’armes en 5 étapes simples


Notre ensemble de données

Le cas d'utilisation sur lequel nous allons travailler est un détecteur d'arme. Un détecteur d’armes est quelque chose qui peut être utilisé avec des caméras de rue et des caméras de surveillance pour lutter contre le crime. Donc c'est assez chouette.

J'ai donc commencé par télécharger 40 images de canons et d'épées à partir du jeu de données d'image ouvert et les annoter à l'aide de l'outil VIA. Maintenant, la mise en place du projet d'annotation dans VIA est minime, je vais donc essayer de l'expliquer étape par étape.

1. Mettre en place VIA

VIA est un outil d'annotation, à l'aide duquel vous pouvez annoter des images à la fois des cadres de sélection et des masques. Je l’ai trouvé comme l’un des meilleurs outils pour annoter, car il est en ligne et s’exécute dans le navigateur lui-même.

Pour l'utiliser, ouvrez http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/software/via/via.html

Vous verrez une page comme:

Nous souhaitons ensuite ajouter les différents noms de classe dans l'attribut region_attributes. Ici, j’ai ajouté les termes "arme à feu" et "épée" selon notre cas d’utilisation, car ce sont les deux cibles distinctes que je veux annoter.

2. Annoter les images

J'ai gardé tous les fichiers dans le dossier Les données. La prochaine étape consiste à ajouter les fichiers que nous voulons annoter. Nous pouvons ajouter des fichiers dans le Les données dossier en utilisant le bouton "Ajouter des fichiers" dans l'outil VIA. Et commencez à annoter avec les étiquettes comme indiqué ci-dessous après avoir sélectionné l'outil polyligne.

Cliquez, cliquez, entrez, échapper, sélectionnez

3. Téléchargez le fichier d'annotation

Cliquer sur sauvegarder le projet dans le menu supérieur de l'outil VIA.

Enregistrer le fichier sous via_region_data.json en modifiant le champ du nom du projet. Cela enregistrera les annotations au format COCO.

4. Configurez la structure du répertoire de données

Nous devrons d'abord configurer les répertoires de données afin de pouvoir détecter les objets. Dans le code ci-dessous, je crée une structure de répertoires requise pour le modèle que nous allons utiliser.

Après avoir exécuté le code ci-dessus, nous obtiendrons les données dans la structure de dossiers ci-dessous:

- procdata
- train
- img1.jpg
- img2.jpg
- via_region_data.json
- val
- img3.jpg
- img4.jpg
- via_region_data.json
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