tensorflow 사물인식 예제

다음으로, 우리는 Tensorflow 폴더 내부로 이동 한 다음 연구 폴더 내부와이 명령을 사용하여 거기에서 protobuf를 실행해야합니다 : 이것은 설정하고 TensorFlow의 개체 감지 API를 사용하여 수행하는 단계별 튜토리얼 / 가이드입니다, 즉, 개체 감지 이미지/비디오에서 볼 수 있습니다. 이 개체 검색 자습서에서는 Tensorflow가 계산에 딥 러닝을 사용하므로 딥 러닝 개체 감지에 중점을 둡니다. 다음으로, 필요한 모델과 텐서플로우에 의해 생성된 동결된 추론 그래프를 제공합니다. 미리 학습된 개체 감지 모델. 개체 검색 API는 추론 작업을 실행하는 사용자를 위해 미리 학습된 개체 검색 모델을 제공합니다. 사용자는 모델을 처음부터 교육할 필요가 없습니다. 객체 감지는 스틸 이미지 또는 비디오에서 자동차, 자전거, TV, 꽃 및 인간과 같은 실제 개체 인스턴스를 찾는 프로세스입니다. 이를 통해 이미지 내에서 여러 개체를 인식, 현지화 및 감지할 수 있으므로 이미지 전체를 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다. 이미지 검색, 보안, 감시 및 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)과 같은 응용 분야에서 일반적으로 사용됩니다.

물체 검출은 산업 공정에서도 제품을 식별하는 데 사용됩니다. 육안 검사를 통해 특정 물체를 찾는 것은 선별, 재고 관리, 가공, 품질 관리, 포장 등과 같은 여러 산업 공정에 관여하는 기본 작업입니다. 단일 이미지에서 여러 개체를 식별하고 지역화할 수 있는 정확한 기계 학습 모델을 만드는 것은 컴퓨터 비전의 핵심 과제로 남아 있었습니다. 그러나 최근 딥 러닝의 발전으로 개체 감지 애플리케이션은 그 어느 때보다 쉽게 개발할 수 있습니다. TensorFlow의 개체 감지 API는 TensorFlow 위에 구축된 오픈 소스 프레임워크로 개체 감지 모델을 쉽게 구성, 학습 및 배포할 수 있습니다. Tensorflow API는 데이터 집합이 TFRecord 파일 형식으로 되기를 원합니다. 이것은 아마도 가장 까다로운 부분입니다. 그러나 tensorflow는 시작하기 에 편리한 스크립트 몇 가지를 제공했습니다 – create_pascal_tf_record.py 및 create_pet_tf_record.py. labelimg이 이미 올바른 형식으로 주석을 작성하기 때문에 create_pet_tf_record.py를 최소한의 편집으로 사용할 수 있었습니다. 또한이 스크립트가 임의로 데이터의 30 %를 차지하고 유효성 검사 TFR 파일을 만드는 것을 좋아합니다.

개체 감지는 계산하는 사람에도 사용할 수 있으며 축제 기간 동안 매장 실적 또는 군중 통계를 분석하는 데 사용됩니다. 사람들이 프레임 밖으로 빨리 이동으로 이들은 더 어려운 경향이 있다. 개체 검색의 기본 워크플로를 이해했다는 것을 자습서로 이동하여 Tensorflow가 무엇이며 구성 요소가 무엇인지 이해해 보겠습니다. 객체 검색 자습서를 진행하고 업계의 다양한 응용 프로그램을 이해해 보겠습니다. 우리의 기본 Tensorflow 탐지 모델 정의 이외에, 이 릴리스는 포함: 이제 개체 감지의 기초를 이해, Edureka에 의해 텐서 플로우와 AI와 딥 러닝을 체크 아웃, 더 많은 네트워크를 가진 신뢰할 수있는 온라인 학습 회사 전 세계에 250,000명 이상의 만족스러운 학습자가 분포하고 있습니다. 이 인증 교육은 업계 요구 사항 및 요구에 따라 업계 전문가가 선별합니다. 당신은 소프트 맥스 기능, 자동 엔코더 신경 망, 제한된 볼츠만 기계 (RBM)와 같은 개념을 마스터하고 Keras 및 TFLearn와 같은 라이브러리와 함께 작동합니다. Tensorflow 개체 검색 API를 사용하여 발생할 수 있는 문제에 대한 도움을 받으려면 “텐서플로우” 및 “개체 검색”이라는 태그로 StackOverflow에 새 질문을 만듭니다. 개체 감지 API를 사용하여 미리 학습된 5개의 모델을 사용할 수 있습니다. COCO 데이터 집합으로 학습되며 80개 범주의 일반 개체를 감지할 수 있습니다.

개체 감지 API를 사용하여 고유한 데이터 집합을 사용하여 전송 학습을 수행하는 방법을 알아봅니다.

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