[Deep learning - Obeject Detection] TensorFlow Object Detection API(4) - 사용예시

데이터 생성부터 평가까지 모든 과정

1. 커스텀 데이터 셋 생성

• 이미지 다운로드

• labelImg 실행

cd TensorFlow/addons/labelImg

python labelImg.py

• 이미지 로드 및 annotations

• annotated 이미지 저장

• 데이터 셋 분할

cd TensorFlow/scripts/preprocessing

python partition_dataset.py –x –i Users/jiseung/Tensorflow/workspace/training_demo/images –r 0.1

• label map 생성

• TensorFlow Records 생성

2. 모델 학습

• 모델 다운로드 및 저장(링크 : Download)

• pipeline 파일 복사 및 저장

• pipeline.config 수정

• 스크립트 복사

• 학습(스크립트 사용)

• 학습 모델 내보내기

3. 모델 사용

• 초기 세팅

• 테스트용 이미지 다운로드

• 학습 모델 로드 및 pre-trained 모델 로드

• label map 로드

• 모델 테스트

학습 모델 테스트 : 1 에포크 학습 결과(탐지 x)

Pre-trained 모델 결과(탐지 잘됨)

• 탐지 세부 사항 확인

 

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참고

[1] https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/training.html