CARIA.2.0

Precedent repo CARIA:
Trainer pour CARIA-INTELLIGENT modeles

server-trainer/RoadSigns-ModelTraining_Yolovv3.py

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+import os
+
+# Assurez-vous d'être dans le répertoire Darknet
+os.chdir("chemin/vers/votre/darknet")
+
+# Entraînement du modèle YOLOv3 pour les panneaux de signalisation routière
+# Utilisation du CPU uniquement
+
+# Chemin vers les données d'entraînement et de validation
+train_data = "server-trainer/images/road_sign_trainers/train_speed"
+valid_data = "server-trainer/images/road_sign_trainers/test_speed"
+
+# Paramètres d'entraînement
+batch_size = 64
+subdivisions = 16
+num_epochs = 1000
+
+# Commande d'entraînement
+train_command = f"./darknet detector train data/obj.data cfg/yolov3_custom_train.cfg yolov3.weights -map -dont_show -gpus 0"
+
+# Boucle d'entraînement
+for epoch in range(num_epochs):
+    print(f"Epoch {epoch+1}/{num_epochs}")
+    
+    # Entraînement sur les données d'entraînement
+    os.system(train_command)
+
+    # Validation sur les données de validation
+    os.system(f"./darknet detector map data/obj.data cfg/yolov3_custom_test.cfg backup/yolov3_custom_train_{epoch+1}.weights")
+
+print("Entraînement terminé!")