LKE Computer Vision Framework

Sistema de escritorio para el entrenamiento de redes neuronales usando Google's TensorFlow Object Detection API

Instalación en LINUX:

Requerimientos

• Anaconda / Python 3.5
• TensorFlow 1.12
• OpenCV 3.0

Comenzar:

1. Crear entorno de anaconda:

   conda env create -f anaconda-LKE.yml

   Al finalizar escribe conda activate LKE para activar el entorno.

   NOTA: Si no existe Anaconda instalado en tu equipo, puedes descargarlo desde aqui.

2. Editar y Guardar variables de entorno.

   Localizar el directorio en tu Anaconda Prompt corriendo en terminal:

   echo $CONDA_PREFIX

   Introduce ese directorio y crea los subdirectorios y archivos con:

   cd $CONDA_PREFIX
   mkdir -p ./etc/conda/activate.d
   mkdir -p ./etc/conda/deactivate.d
   touch ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh
   touch ./etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh
   

   Una vez creado estos dos archivos es necesario editarlos

3. Ir a ./etc/conda/activate.d/env_vars.sh, abrir, copia y pega la siguiente linea:

   export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`/tools/Tensorflow/research:`pwd`/tools/Tensorflow/research/slim
   

4. Ir a ./etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh, abrir, copia y pega la siguiente linea:

   unset PYTHONPATH
   

   NOTA:

   Cuando se active el entorno, la variable PYTHONPATH es cambiada al valor escrito dentro del archivo. Al desactivar el entorno, toda variable es eliminada.

5. Instalar Tensorflow

   Para una instalacion detallada seguir las instrucciones de instalacion oficial. Este sistema se creo usando la version 1.12, asi que se recomienda descargar tal version. Un usuario tipico puede instalar Tensorflow usando uno de los dos comandos siguientes:

   # Por CPU
   pip install tensorflow==1.12
   # Por GPU
   pip install tensorflow-gpu==1.12
   

   NOTA:

   La instalacion usando GPU requiere la activacion de los nucleos CUDA de la tarjeta, aqui una guia al respecto.

6. Re-compilar labelImg tool

   Para el etiquetado de las imagenes el sistema utiliza una herramienta llamada labelImg. Antes de comenzar es necesario recompilar sus archivos. Escribe en el directorio raiz del proyecto:

   make -C `pwd`/tools/labelImg qt5py3
   

Instalar COCO API

COCO es una gran base de datos para deteccion y segmentacion de objetos, debido a que los ultimos papers de investigacion usan el dataset COCO, asi como sus metricas para evaluar la precision (mAP), es necesario instalar su API. Mayor informacion sobre estas metricas puedes ser encontradas aqui.

Ir a carpeta LKE/tools/Tensorflow/research, y corre:

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
make

al finalizar corre el siguiente comando:

cp -r pycocotools <path-de-descarga>/LKE/tools/Tensorflow/research

nota que debes cambiar <path-de-descarga> por la ruta donde almacenaste el proyecto, por ejemplo:

#ejemplo:
cp -r pycocotools /home/gustavo/Documentos/LKE/tools/Tensorflow/research

Iniciar aplicación

En el directorio raíz escribe:

python runApp.py 

Guia de uso

Proporcionamos una guia para que puedas entrenar tus propios modelos.

Licencia

The MIT License (MIT). Porfavor ir a LICENSE para más información.