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# System prepended metadata

title: python 圖片學習 筆記
tags: [python]

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title: python 圖片學習 筆記
tags: python, 
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# Colab run darknet yolo training
CDNN 要安裝， darknet 透過掛載的方式，照官網說明安裝在雲端資料夾上
掛載雲端硬碟
```
from google.colab import drive
drive.mount("/drive", force_remount=True)
```
掛載雲端硬碟 到 /APP
```
!ln -fs /content/drive/My\ Drive /app
```
開啟權限
```
!chmod +x /app/darknet/darknet
```
到雲端資料
```
cd /app/darknet/
```
開始訓練
```
!./darknet detector train /app/darknet/data/ms_final.data /app/darknet/cfg/tiny_ms_rea.cfg /app/darknet/backup/tiny_ms_rea_last.weights -gpus 0 -dont_show -map
```


# yolo mark for 麥香 (based on windows OS)


[未標記圖片](https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1moTWpj0mzOYeuzkNcEXf3uhAHIHtdWve)

[yolo mark 主程式](https://drive.google.com/drive/folders/1SqETzOyY7FDjd7Y_gvwJ9XCRH0J0N7xb?usp=sharing)

[標記後存放位置](https://drive.google.com/drive/folders/1RfMNck5LePwB47OihbEwRZ9QzHqJU7FE?usp=sharing)

* 使用方法:
    1. 下載yolo mark
    2. 將要標記的圖片放到 yolo_mark -> data -> MineShine 資料夾中
    3. 雙擊 yolo_mark -> MineShine_yolo_mark.cmd
    4. 開始標記，
    5. 按 esc 可結束程式
    6. 標記後，將 yolo_mark -> data -> MineShine 裡面的所有資料上傳到雲端

* 標記原則
    1. 如有被遮擋住，連被遮擋的部分也需要標記
    2. 框框邊緣盡量對齊，不標記多餘的背景

* 快捷鍵


    | 按鍵     | 功能 | 
    | --------| -------- |
    | a,方向左     | 上一張     | 
    | s,方向右     | 下一張     | 
    | p     | 複製所選標籤     | 
    | c     | 清空該張圖所有標籤     | 
    | r     | 刪除所選標籤     | 
    | 滑鼠右鍵     | 移動所選標籤     | 
    | 滑鼠滾輪, 數字0~9     | 切換 object id     | 




# python 圖片學習(yolo) 筆記

## 參考資料
* [2018-09-01 建立自己的yolo辨識模型-以柑橘辨識為例](https://chtseng.wordpress.com/2018/09/01/%E5%BB%BA%E7%AB%8B%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84yolo%E8%BE%A8%E8%AD%98%E6%A8%A1%E5%9E%8B-%E4%BB%A5%E6%9F%91%E6%A9%98%E8%BE%A8%E8%AD%98%E7%82%BA%E4%BE%8B/)
* [2019-11-21 在-colab-上利用-yolov3-框架和自有標註資料來訓練自己的物件辨識系統](https://medium.com/@upchen_/%E5%9C%A8-colab-%E4%B8%8A%E5%88%A9%E7%94%A8-yolov3-%E6%A1%86%E6%9E%B6%E5%92%8C%E8%87%AA%E6%9C%89%E6%A8%99%E8%A8%BB%E8%B3%87%E6%96%99%E4%BE%86%E8%A8%93%E7%B7%B4%E8%87%AA%E5%B7%B1%E7%9A%84%E7%89%A9%E4%BB%B6%E8%BE%A8%E8%AD%98%E7%B3%BB%E7%B5%B1-ac36533f99a7)
* [2018-06-01 參數說明](https://mropengate.blogspot.com/2018/06/yolo-yolov3.html)
* [2020-08-03 object-detection-with-yolo](https://medium.com/analytics-vidhya/object-detection-with-yolo-aa2dfab21d56)
* [2020-11-01 如何在-colab-安裝-darknet-框架訓練-yolo-v3-物件辨識並且最佳化-colab-的訓練流程](https://medium.com/@upchen_/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%9C%A8-colab-%E5%AE%89%E8%A3%9D-darknet-%E6%A1%86%E6%9E%B6%E8%A8%93%E7%B7%B4-yolo-v3-%E7%89%A9%E4%BB%B6%E8%BE%A8%E8%AD%98%E4%B8%A6%E4%B8%94%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%8C%96-colab-%E7%9A%84%E8%A8%93%E7%B7%B4%E6%B5%81%E7%A8%8B-e5ded7bbab00)

### GitHub Link
* [labelImg 圖片標記(python)](https://github.com/tzutalin/labelImg)
* [Yolo_mark 圖片標記(c語言 can change to exe)](https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark)
* [darknet (yolo v4, v3, v2)](https://github.com/AlexeyAB/darknet)
* [darknet (yolo v3, v2)](https://pjreddie.com/darknet/)
* [yolo model convert to keras model](https://github.com/david8862/keras-YOLOv3-model-set)


