PSI-BIOM
Install
git clone https://gitlab.lis-lab.fr/stephane.chavin/psi-biom.git
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