/undergraduate-grade-project

repository with base data and instructions for developing a model to count people in MIO stations

Primary LanguagePython

ML PeopleCounter

  • Preliminares:
    • Se debe de tener anaconda con dos ambientes listos. (pueden llamarse labelImg y tfodapi, ambas con python 3.7)
    • Se debe de tener una carpeta donde se pondrán todos los archivos (acá la llamaremos devFolder)

Instalación de la api de tensorflow

  • Las siguientes instrucciones se deben de realizar en el ambiente de tfodapi.
  • NOTA (se debe de instalar la version 1.14 de tensor flow y la version 1.17 de numpy).
  • Se clona el repositorio de tensor flow object detection api en devFolder
  • Se instala tensorflow en tfodapi
    • _pip install tensorflow -> _para CPU
    • _pip install tensorflow-gpu _-> para GPU
  • Se procede a instalar más librerías de python necesarias en tfodapi
    • pip install pillow
    • pip install lxml
    • pip install jupyter
    • pip install matplotlib
  • Se instala la api de COCO modificada para windows en tfodapi
  • Dado que la api usa archivos formato .proto que necesitan ser compilados a archivos .py, se descarga la versión 3.4.0 de windows de protobuf, que permite esta compilación.
    • Descargar la versión indicada en https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v3.4.0
    • Extraer el archivo zip en devFolder
    • Ejecutar el archivo protoc.exe de la carpeta extraida en \models\research\object_detection\protos de la siguiente manera:
      • {ruta a protoc.exe}\protoc.exe {ruta a devFolder}\models\research\object_detection\protos*.proto --python_out=.
    • Se debe de poder ver los archivos .py compilados en la carpeta de protos
  • Luego se añaden las librerías de la api de tensorflow a la variable del sistema PYTHONPATH. directorios a añadir:
    • {ruta a devFolder}\models
    • {ruta a devFolder}\models\research
    • {ruta a devFolder}\models\research\slim
    • {ruta a devFolder}\models\research\object_detection
  • Esto terminaria la instalacion, para mas información de detalles o posibles errores, consultar https://medium.com/@marklabinski/installing-tensorflow-object-detection-api-on-windows-10-7a4eb83e1e7b.

Instalación labelimg

  • Las siguientes instrucciones se deben de realizar en el ambiente de labelImg.
  • Clonar repositorio de labelimg (https://github.com/tzutalin/labelImg) en devFolder
  • En el ambiente de labelImg ejecutar los siguientes comandos en el repositorio clonado:
    • conda install pyqt=5
    • conda install -c anaconda lxml
    • pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
  • La instalación está completada, para abrir el software de etiquetación, solo basta con ejecutar el siguiente comando en el repositorio clonado:
    • python labelImg.py

Instalación proyecto ML PeopleCounter

Este es el repositorio donde se tiene los datos divididos en sus respectivos sets, y se guarda todos los archivos necesarios para desarrollar nuevos modelos, entrenarlos, evaluarlos, extraer los grafos de inferencia para posteriormente probarlos con archivos de video o imágenes y visualizar los resultados.