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psi-biom

Name Last commit Last update
YOLOV2
YOLOV5
README.md
best.pt
get_json_file_YOLO.py
get_spectrogram.py
get_yolo_detection.py
README.md

PSI-BIOM

Install

git clone https://gitlab.lis-lab.fr/stephane.chavin/psi-biom.git
Extraction des spectrogrammes 

python3 get_spectrogram.py -f NAME_OF_YOUR_FILE.csv -p PATH_TO_THE_DATA -d DIRECTION_OF_SAVED_DATA -m {unique or multiple} -n NAME_OF_THE_COLUMNS_THAT_CONTAIN_PATH
  • Le mode unique est utilisé lorsque les enregistrements font quelques secondes et que l'on veut qu'un seul spectrogramme par enregistrement (mode unique, DURATION = durée de l'enregistrement et NB_IMG_PER_REC = 1)
  • Le mode multiple permet de découper l'enregistrements en plusieurs spectrogrammes de quelques secondes

WARNING : Il est important de modifier la valeur de DURATION, OFFSET et NB_IMG_PER_REC dans le code (ligne 22 à 25)

folder = 'Spectrogram/'
DURATION = 5
OFFSET = 2
if args.mode == 'multiple':
    NB_IMG_PER_REC = 10

Entrainement et Détection YOLO

  • install YOLOV5
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5
cd yolov5
pip install -r requirements.txt
Entrainement 

python3 train.py --img IMG_SIZE --batch BATCH_SIZE --EPOCHS NB_EPOCHS --data DIRECTION_OF_THE_RESULT/custom_data.yaml --weights yolov5/weights/yolov5s.pt --cache
Détection

  • Sauvegarde les annotations en .txt ainsi que les images avec les bounding box dessus
python3 detect.py --weights ../psi-biom/YOLOV5/weights/best.pt --img 224 --conf 0.X --source PATH_TO_IMG --save-txt

WARNING : *--conf correspond à la confiance toléré par YOLO, c'est-à-dire à partir de quelle confiance d'une détection cette dernière est conservée, il faut donc modifier la valeur de X pour faire varier cette tolérence (minimum : 0.0, maximum : 1)

  • Sauvegarde les annotations en .txt seulement avec la confiance de chaque détections
python3 detect.py --weights ../psi-biom/YOLOV5/weights/best.pt --img 224 --conf 0.X --source PATH_TO_IMG --save-txt --nosave --save-conf
Compilation des détections 

cd ../
python3 get_yolo_detection.py -p PATH_TO_THE_TXT -d DIRECTION_OF_THE_RESULT #PATH_TO_THE_TXT ~ yolov5/runs/detect/expX/labels/

WARNING : Il est important d'ajouter sa propre liste de classes (ligne 79)

#put the classes here
names = []
Conversion des détection YOLO vers LabelMe 

pip install globox

globox convert yolov5/runs/detect/exp/labels/ DIRECTORY_TO_WICH_DATA_WILL_BE_STORED --format yolo --save_fmt labelme --img_folder PATH_TO_IMAGES
  • Ce script permet de convertir les .txt en .json pour les ouvrir dans LabelMe mais il ne prend pas en compte le paramètre 'imageData'. Le script get_json_file_YOLO.py permet donc de récupérer ces données et les ajouter aux fichiers .json.
python3 get_json_file_YOLO.py -p PATH_TO_STORED_DATA -i PATH_TO_IMAGES -d DIRECTORY_TO_WICH_DATA_WILL_BE_STORED