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Real time object detection by Deel learning (YOLOv4) with OpenCv and Python | (source code)
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- Опубликовано: 14 авг 2024
- In this video you will learn how to use artificial intelligence, more specifically deep learning, to detect objects in a video sequence. We use here the Python programming language with the opencv library. The object detection algorithm we use is YOLO (You Look Only Once) which is adapted for real-time systems.
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(0:00) Intro
(0:45) The object in brief
(2:22) YOLO & RCNN
(3:58) object detection with OpenCV in python
(13:25) Test & Conclusion
🌐 YOLO official website: pjreddie.com/d...
➡️ Program source code: github.com/Cam...
➡️Download yolo:
Cfg: github.com/Ale...
Weigths (246Mb): github.com/Ale...
Coco names: github.com/pjr...
🖋Note: If you have no experience with directories copy these files to the same folder as the program.
➡️Useful links on object detection & sources:
arxiv.org/pdf/... (Ross Girshick, et al)
arxiv.org/pdf/... (YOLOv3: An Incremental Improvement)
www.pyimagesea... (YOLO object detection with OpenCV)
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merci pour le tutoriel
well done, go ahead CameBush
Thank you Joel
Beau contenu...jai decouvert cette chaine aujoudhui et jai regarde ttes les Videos...+1Abonne vous avez
ultra super intéressant avec toutes les explications qui scient. Merci!!!!!
Merci à vous 😊
Cool
Merci 😍😍😍😍😍🤗🤗😍jtdr
Merci à vous 😊
@@CameBush de rien 😊😊😊
@CameBush j'ai un autre question j'utilise yolov4 sur raspberry pi4 avec un caméra piv2.1 est ce que il y a quelque chose a changer dans le code ?? parce que il n'a pas détecter aucun objet
Comment puis je appliquer la détection à deux flux d'images différents
et hop un abonné de plus 🤸
Merci pour l'abonnement 😊
aide moi svp quand j"execute le code sur windows powershell ça ne march pas ton truc
Très intéressant tes vidéos... moi je travaille sur un projet assez similaire, la reconnaissance faciale et d'objets, lié à plusieurs caméra... le tout avec tkinter pour l'interface graphique... j'ai besoin d'aide svp
Bonjour, merci pour votre tuto. Je voudrais maintenant calculer la distance entre le webcam et l'objet détecté. Any help plz ?
Ta vidéo est superbe.🎉
Mais j'ai une question :
Comment on peut ajouter d'autres objets à détecter?
Merci de nous suivre 😊. La vidéo suivante traite du sujet
ruclips.net/video/PlSD_xkXbuE/видео.htmlsi=9O5lYB8XFvgxY4ay
bonjour merci pour ce video
j'ai un probleme lorsque j'execute python ./yolo-object-detection.py
net = cv2.dnn.readNetFromDarknet('yolov4.cfg', 'yolov4.weights')
AttributeError: 'module' object has no attribute 'dnn'
Salut Islem. Ce problème peut survenir si vous avez une version de opencv qui n'est pas à jour. Commencez par mettre à jour votre version. Si le problème persiste exécutez le code en rajoutant le tag -D WITH_PROTOBUF=ON \. C'est à dire python ./yolo-object-detection.py -D WITH_PROTOBUF=ON \
Et cela peut résoudre le problème
Did you resolve this pb ? i've the same one
felicitation !!!!! je peux voir votre mail je travail sur projet sililaire
merci
Je pense que c'est disponible dans la section à propos de la chaîne.
Salut frère et merci
ma question est de savoir si on pourrais illustrer le code en google colab ?
Oui vous pouvez très bien exécuter ce code sur Google colab. Dans la vidéo suivant vous avez un exemple d'application de ce code dans Google colab ruclips.net/video/PlSD_xkXbuE/видео.html
Bonjour et merci pour cette video , lorsque j'exécute le programme j'ai un problème au niveau de cette
ligne layerOutputs = net.forward(ln).
Salut Stéphane merci à vous de nous suivre.
Ce la peut-être du à la déclaration de la variable ln plus haut dans le code. Vous pouvez consulter le code complet sur github pour vous assurer que vous n'avez pas fait d'erreur. github.com/Camebush/real-time-yolov4-object-detection
@@CameBush il faut remplacer ce code : ln = [ln[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()] par cela : ln = [ln[i - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
Bonjour, je viens de commencer dans l’intelligence artificielle et je ne comprends pas comment je fais pour avoir un Fichier .weights
Bonjour, il s'agit d'un model du résultat d'un model pré-entrainé vous pouvez le télécharger directement à cette adresse: github.com/Camebush/real-time-yolov4-object-detection
ok Merci@@CameBush
Bonjour ;Merci pour cette vidéo c'est très intéressant.SVP .est ce que je peut installer python et les les autres biblioteques sur windows ou bien il faut linux
Salut vous pouvez tout aussi bien installer sur Windows que sur linux.
Bonsoir super vidéo !, j'ai eu un petit lors de essai du code, lorsqu'il est exécuter il dectete les images mais n'affiche pas le nom de label (voiture, moto, téléphone etc...), quel pourrait être le problème ?
Vous pouvez partager avec nous votre code par mail à l'adresse disponible dans la section à propos de la chaine. Nous serons ravis de pouvoir vous aider.
Comment avez-vous conçu la base des données pour relier les images et les noms des objets
Salut dans cette vidéo nous utilisons un dataset déjà entrainé le lien est disponible dans la description. Votre demande correspond à l'utilisation d'un dataset personnalisé pour la détection d'objets. Nous vous recommandons cette vidéo où cela est détaillé ruclips.net/video/PlSD_xkXbuE/видео.html
Salut merci beaucoup pour ce beau travail , au fait si je veux faire un algorithme qui reconnaît le type de sol quelle logiciel et conseils puis-je appliquer? je vous encourage à continuer ainsi et vous souhaite bonne chance pour le reste.
Bonjour, possible de rajouter nos propres objets?
Salut Damien. Oui il est possible de rajouter votre propre objet. Nous vous présenterons dans une prochaine vidéo sur la chaine comment ajouter votre objet pour la detection. Egalement le lien vers le fichier weight a été corrigé dans la description!
@@CameBush très bien j'ai hâte ! Merci pour la réponse car j'aimerai faire des reconnaissances de cartes pokemon. Si vous avez un tuto sinon je suis intéressé !
y'a t'il une video disponible pour la détection des plaques d'immatriculation?
Salut Estelle, nous vous recommandons de regarder notre dernière vidéo sur la détection d'objets personnalisés ruclips.net/video/PlSD_xkXbuE/видео.html
Dans cette vidéo nous prenons l'exemple de Samuel Eto'o et Francis Ngannou. Mais vous pouvez très bien télécharger vôtre propre dataset de plaques d'immatriculation et y appliquer les instructions de la vidéo. Vous obtiendrez le résultat voulu 😊
Bonjour
salut merci c'est cool
stp comment rendre la détection plus rapide sur une video?
Salut!
La vitesse d'exécution dépend des performances de votre processeur.
Si votre ordinateur dispose d'une carte graphie (GPU), ce qui est recommandé d'ailleurs, l'algorithme sera beaucoup plus rapide car opencv utilise par défaut le GPU s'il est présent. Vous pouvez aussi rajouter les lignes suivantes tout au début du script pour forcer l'utilisation du GPU ou pour indiquer le GPU à utiliser si vous en avez plusieurs.
*_import os_*
*_os environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0'_*
Nous vous préparons une vidéo dans les semaines pour contrer cela. Abonnez vous pour ne pas la manquer.
Comment faire explique moi un peu svp
Vous pouvez télécharger le code source sur notre github en description ou nous partager votre erreur par e-mail
tu es du terre ?
Ah oui oui 😊
@@CameBush j'ai wanda sur la voix mais force à toi fr j'ai bcp kiffé, au moins tu ne meurt pas derrière le html 🤣 lo pays m'a dejà gagné
Vous utilisez vs code?
Oui nous utilisons visual studio code
@@CameBush vous m'envoyiez le code svp
Pourquoi ce trop lent ?
Si vous avez une carte graphique installée sur votre pc l'exécution sera beaucoup plus rapide
Bonjour