AI Softwares and Libraries

Apps-Tools-Competed Code

Study

Projects

AI Papers

Hướng dẫn khác

1. Make_Iso_folders

Giới thiệu:

Chương trình tạo toàn bộ các folder của thư mục này thành file ISO tự động Chương trình sẽ tự download các file cần thiết về rồi sẽ tạo file create_iso.bat, chạy file bat đó để tạo file iso

Download tại đây

Tools for Deeplearning

Hướng dẫn chung

Các chương trình của Tuấn Anh hầu hết có thể chạy trong Command Line, lệnh help mặc định sẽ là ntanh, gõ trực tiếp trong CMD nó sẽ hiển thị hướng dẫn.

ntanh:

AI_yolo_label_checker:

FoxLabel

Tính năng

Các tools hỗ trợ tăng tốc độ và độ chính xác của dự án AI Vision: Các tools hỗ trợ tăng tốc độ và độ chính xác của dự án AI Vision:

1. [Done] Đánh nhãn ảnh nhanh FoxLabel

Cách dùng [CMD]: `FoxLabel`

2. [Done] Augmentation ảnh

Cách dùng: [CMD] `ntanh_aug`

3. [Done] Xóa ảnh giống nhau trong DB

Cách dùng: [CMD]: `ntanh_img_del`

4. [Done] Thư viện ntanh

Bao gồm:

Cách dùng:

from ntanh.ParamsBase import tactParametters
APP_NAME='TACT_Main'
class Parameters(tactParametters):
    def __init__(self, ModuleName="TACT"):
        super().__init__(saveParam_onlyThis_APP_NAME=False)
        self.AppName = APP_NAME
        # self.Ready_to_run = False # Nếu bắt buộc phải config thì đặt cái này = False, khi nào user chỉnh sang True thì mới cho chạy
        self.HD = {
            "Mô tả": "Chương trình này nhằm xây dựng tham số cho các chương trình khác",            
        }         
        self.load_then_save_to_yaml(file_path=f"{APP_NAME}.yml", ModuleName=ModuleName)
        # ===================================================================================================
        self.in_var=1
mParams = Parameters("TACT_Module")
mDir="."
mParams.fnFIS(mDir=mDir, exts=("*.jpg", "*.png"))
mParams.ta_print_log("hello")
mParams.get_Home_Dir()

from ntanh import ParamsBase
Parameters.get_Home_Dir(AppName='IVIS_Cam360')

5. [Done] Convert Yolo to bbox to Yolo

Cách dùng:

from ntanh.yolo_boxes import xyxy_to_yolo_str, yolo_str_to_xyxy
class img:
  shape = (600, 800, 3)

x1 = 50
y1 = 100
x2 = 200
y2 = 300
imH, imW = img.shape[:2]
obj_class = 0

yolo_str = xyxy_to_yolo_str(obj_class, x1, y1, x2, y2, imH, imW)
print(yolo_str)  # "0 0.156250 0.333333 0.187500 0.333333"

# yolo_str = "0 0.195312 0.416667 0.234375 0.416667"
yolo_str = "0 0.156250 0.333333 0.187500 0.333333"
imH, imW = img.shape[:2]

obj_class, x1, y1, x2, y2 = yolo_str_to_xyxy(yolo_str, imH, imW)
print(obj_class, x1, y1, x2, y2)  # 0 62 125 249 375

6. [TODO] Yolo Cam360 Projection label checking

Kiểm tra đánh nhãn ảnh cho Cam360 khi chiếu lên hình cầu, nhằm đảm bảo đánh nhãn không bị lỗi.

7. [Done] Phần mềm Test kết quả cho IVIS, ảnh 2D

Khi User test xong, phần mềm sẽ lưu kết quả test vào video, chúng ta sẽ dùng video này để test lại độ chính xác của phần mềm IVIS. Phần mềm này sẽ

8. [TODO] Chuẩn hóa thư viện UI

9. [TODO] Lưu lại video + predicted label của dự án Longhua, phục vụ Re-training

10. [TODO]