---
# System prepended metadata

title: 實習日記10/17~10/21
tags: [實習日記]

---

---
tags: 實習日記
---

# 實習日記10/17~10/21

[TOC]

# 10/14
1. 確認實習內容
2. 建立195帳號
3. 利用zerotier做連線
4. 研究如何辨識紅綠燈
5. 先研究如何利用yolo辨識車牌

# 10/17
1. 研究如何建立發展環境python,conda
2. YoloV4研究
3. 嘗試安裝環境，但失敗了
4. 開會
5. 參考資料:
- https://github.com/AlexeyAB/darknet
- https://suyenting.github.io/post/yolov4-install/
- https://www.youtube.com/watch?v=_JzOFWx1vZg
- https://medium.com/ching-i/yolo-c49f70241aa7
# 10/18
1. 成功建立Yolo v4環境，並且跑測試檔案成功
![](https://i.imgur.com/dnR3LEZ.jpg)
2. 參考資料:
- https://www.youtube.com/watch?v=PVf16gIhnek
- https://www.youtube.com/watch?v=C9PKhIlZTYk&t=650s
- https://www.youtube.com/watch?v=mKAEGSxwOAY&list=PLKHYJbyeQ1a3tMm-Wm6YLRzfW1UmwdUIN&index=1
# 10/19
1. 拿辨識動物(Pig)當作練習
![](https://i.imgur.com/fkOfzhh.png)
2. 結果
![](https://i.imgur.com/Wiy4M00.jpg)
沒有成功辨識出來，我認為原因如下:
- 標記太少張照片
- https://roboflow.com/
    - 可以使原本的標籤照片，變得更多元化，進而提升辨識效率。
3. 心得:訓練模型時，電腦跑很久，接下來會想試看看可不可以在colab跑，並且使用線上已經標記好的圖片來練習測試。
=>柏林說會有一台Server可以跑
5. 參考資料
- https://www.youtube.com/watch?v=mmj3nxGT2YQ&list=PLKHYJbyeQ1a3tMm-Wm6YLRzfW1UmwdUIN&index=2
- https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10282549
- https://medium.com/ching-i/yolo-c49f70241aa7

# 10/20
1. 練習在colab上安裝並跑跑看yolo v4的訓練模型
- ![](https://i.imgur.com/PApu0OS.jpg)
- ![](https://i.imgur.com/30JU06u.png)
- ![](https://i.imgur.com/YwJIniY.jpg)
- 有成功run起來
2. 這個網址裡面有很多人家處理好的Data set 下載下來就可以使用了 
https://storage.googleapis.com/openimages/web/visualizer/index.html?set=train&type=segmentation&r=false&c=%2Fm%2F01jfm_ 
3. 透過這個git hub的套件可以去下載第2點提到的data set，我打算運用這個來找Vehicle registration plate的label
 https://github.com/theAIGuysCode/OIDv4_ToolKit
4. 嘗試使用別人用好的車牌辨識data set，但一直出現not module name cv2這個錯誤訊息
![](https://i.imgur.com/AMD8a9o.png)

- 最後發現是Cv2都有裝好了，但在windows不能使用python3這個指令，用python就好
- 我沒有建立好環境的習慣，容易導致衝突可能發生，經過這個bug的解決，我會使用anaconda去控制環境
5. 參考資料
- https://www.youtube.com/watch?v=_4A9inxGqRM
- https://www.youtube.com/watch?v=mmj3nxGT2YQ&list=PLKHYJbyeQ1a3tMm-Wm6YLRzfW1UmwdUIN&index=3

# 10/21

<font color="#f00">目標:把車牌辨識搞定</font>
我將這個目標分成4個部分
1. Labeled Custom Dataset
- https://storage.googleapis.com/openimages/web/visualizer/index.html?set=train&type=segmentation&r=false&c=%2Fm%2F01jfm_ 
從上述網址下載得到
- ![](https://i.imgur.com/vwcgDv8.png)

- ![](https://i.imgur.com/9yUum2P.png)
(Validation的dataset)
- ![](https://i.imgur.com/3kN90GF.png)
(Train的dataset)
<font color="#f00">Done!!!</font>
3. Custom .cfg file
<font color="#f00">Done!!!</font>
5. obj.data and obj.names files
<font color="#f00">Done!!!</font>
7. train.txt file (test.txt is optional here as well)
<font color="#f00">Done!!!</font>

訓練中...
![](https://i.imgur.com/2GT6G8o.png)

結果
![](https://i.imgur.com/loph5ue.png)

![](https://i.imgur.com/6o7hnxe.jpg)
- 98%

![](https://i.imgur.com/AAu8wFC.jpg)
- 沒抓到

![](https://i.imgur.com/SR4FlqK.jpg)
- 75%








