добавлено описание процедуры ObjectDetection

ObjectDetection/README.md

@@ -0,0 +1,37 @@
+# Инструкция для запуска
+
+Должен быть установлен пакет [BlenderProc](https://github.com/DLR-RM/BlenderProc)
+
+## Создание датасета в формате YoloV4 для заданного объекта
+
+Команда для запуска:  
+    blenderproc run obj2Yolov4dataset.py [obj] [output_dir] [--imgs 1]  
+
+- obj: файл описания объекта *.obj  
+- output_dir: выходной каталог  
+- --imgs 1: количество изображений на выходе  
+
+## Создание датасета в формате YoloV4 для серии заданных объектов в заданной сцене
+
+Команда для запуска:  
+    blenderproc run objs2Yolov4dataset.py [scene] [obj_path] [output_dir] [vhacd_path] [--imgs 1]
+- scene: путь к файлу описания сцены (*.blend)
+- obj_path: путь к каталогу с файлами описания детектируемых объектов *.obj
+- output_dir: выходной каталог
+- vhacd_path: каталог, в котором должен быть установлен или уже установлен vhacd (по умолчанию blenderproc_resources/vhacd)
+- --imgs 1: количество серий рендеринга (по 15 изображений каждая) на выходе (например, если imgs=100, то будет получено 1500 изображений)  
+
+Файл описания сцены обязательно должен содержать плоскость (с именем 'floor'), на которую будут сэмплированы объекты для обнаружения.
+
+Должен быть собран пакет [darknet](https://github.com/AlexeyAB/darknet) для работы на заданном ПО и оборудовании (CPU, GPU ...)
+
+## Обучение нейросети и получение файла с её весами
+
+Команда для запуска:  
+  darknet datector train [data] [cfg] [weight]
+- data: файл с описанием датасета (*.data)
+- cfg: файл с описанием нейросети
+- weight: файл весов нейросети  
+
+Для обучения нужно загрузить файл с предобученными весами (162 MB): [yolov4.conv.137](https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.conv.137)  
+Для разного количества детектируемых объектов в выборке нужны свои файлы [data](https://gitlab.com/robossembler/framework/-/blob/master/ObjectDetection/yolov4_objs2.data) и [cfg](https://gitlab.com/robossembler/framework/-/blob/master/ObjectDetection/yolov4_objs2.cfg).