[Deep learning - Obeject Detection] TensorFlow Object Detection API(1) - 설치(with Mac OS)

TensorFlow Object Detection API를 사용하기 위해서 아나콘다 환경을 구성한다. 아나콘다 환경이 필수적인 것은 아니지만 TensorFlow의 버전을 관리하기에 용이하므로 아나콘다 환경을 사용한다.

1. Anaconda 환경 설치

• 다운로드 및 설치
• 다운로드 링크 : https://www.anaconda.com/products/distribution#macos

• Anaconda Prompt 실행(Mac에서는 설치 후 Mac 터미널을 실행하면 곧바로 적용된다)

• 가상환경 생성
  (TensorFlow Object Detection API에서는 파이썬 버전 3.7이상을 권장한다)

conda create –-name “가상환경명” python=“version”

• 가상환경 생성 확인

conda env list

• 가상환경 활성화

conda activate object_detection

• TensorFlow 패키지 설치
  (TensorFlow의 버전은 API을 따른다)

pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow==2.5.0

• Tensorflow 정상 설치 확인
  (다음 명령어를 실행했을 때, 결과가 정상적으로 출력되어야 한다)

python -c "import tensorflow as tf;print(tf.reduce_sum(tf.random.normal([1000, 1000])))"

• Pandas 패키지 설치(대표적인 데이터 분석 패키지)

conda install pandas

• 주피터 노트북 설치(선택사항)

conda install -c conda-forge jupyter

• 백그라운드 실행(로컬)

nohup jupyter notebook &

2. TensorFlow API 설치

TensorFlow Model Garden 다운로드

• 폴더 생성

• 생성된 폴더 내부에 다운로드

git clone https://github.com/tensorflow/models.git

Protobuf 설치

• brew 설치

 /bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

• protobuf 설치

brew install protobuf

• pb 파일 생성

# 폴더 이동
cd Tensorflow/models/research/

# pb 파일 생성
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

COCO API 설치

• Visual C++ 설치
  • 다운로드 링크 : https://code.visualstudio.com/download
  • VsCode 설치 후, VsCode에서 c++ extention install 진행
• COCO API 설치

pip install cython

pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

Object Detection API 설치

•  
• TensorFlow/models/research 경로로 이동

cd ~/TensorFlow/models/research

• 다음의 명령어 입력

cp object_detection/packages/tf2/setup.py .

Object Detection API Test

• models/research/ 경로로 이동
• 다음의 명령어 실행

python object_detection/builders/model_builder_tf2_test.py

정상 동작시 결과

labelImg 패키지 설치

• 패키지 설치

pip install labelImg

• 파일 다운로드 : https://github.com/tzutalin/labelImg/archive/master.zip
• 폴더 명을 labelImg로 바꾸고, addons/에 넣기

PyQt 패키지 설치

• TensorFlow/addons/labelImg 폴더에서 진행

conda install pyqt=5

pyrcc5 -o libs/resources.py resoures.qrc

labelImg 테스트

• TensorFlow/addons/labelImg 경로로 이동
• labelImg 실행

python labelImg.py

 

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참고

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

Training Custom Object Detector — TensorFlow 2 Object Detection API tutorial documentation