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JSP's Deep learning

[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 스..
Deap learning/Object Detection 2023. 3. 6. 22:21
[Deep learning - Obeject Detection] TensorFlow Object Detection API(3) - 모델 빌드

1. Pre-Trained Model 다운로드 다운로드 링크 : Download TensorFlow/workspace/training_demo/pre-trained-models에 압축해제 압축해제시 폴더 구조 2. Training pipeline 파일 생성 Tensorflow/workspace/training_demo/models에 폴더 이름을 지정(사용자정의)하여 생성 생성한 폴더에 pre-trained model의 pipeline.config 파일 저장 폴더 구조 예시 3. pipeline.config 파일 조정 Model이 가지는 classes 수 설정(즉, 모델이 분류할 수 있는 클래스 수) Train batch_size 조정(그래픽 카드 성능에 맞게 조정) Pre-trained model che..
Deap learning/Object Detection 2023. 3. 6. 21:59
[Deep learning - Obeject Detection] TensorFlow Object Detection API(2) - 커스텀 데이터 셋 생성

1. Detection 데이터 만들기 1) labelImg를 이용한 이미지 라벨링 진행순서 labelImg 실행 TensorFlow/addons/labelImg 경로로 이동 python labelImg.py [이미지 데이터 경로] (본문에서는 TensorFlow/workspace/training_demo/images) 이미지 파일 선택 Ctrl + 마우스 클릭으로 bounding box 지정 Label 입력 or Default label 지정 저장(본문에서는 TensorFlow/workspace/training_demo/images에 저장) -> 최종적으로 Image에 대한 box 및 label 정보가 .xml 형태로 저장 labelImg 예시 실행 결과 및 바운딩 박스 표기 labelImg로 생성된 ...
Deap learning/Object Detection 2023. 3. 6. 21:46
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