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[教學] Object Detection APi物件辨識分類器實作-採用TensorFlow (CPU)

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發表於 2020-9-29 11:18:44 | 顯示全部樓層 |閱讀模式
 
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環境設置以及測試範例執行
安裝TensorFlow-GPU, Anaconda

可能你已經有安裝TensorFlow-GPU在你的電腦上,又或是沒有的話採用CPU的版本即可,但是還是強力推薦採用GPU版本,因為訓練的速度真的快很多,但是小弟經費有限,目前這個實作採用CPU來實作。

Anaconda能確保你擁有完善的package,保證一定程度的相依完整度,但缺點也是肚子比較胖,若你是想在小型嵌入式系統,那麼還是先避免這個步驟。

設置TensorFlow 在Windows 10的資料夾目錄

從GitHub下載TensorFlow Repo.,點擊Clone或下載,接著在C碟中創造一個資料夾叫做tensorflow,然後將剛剛下載的models-master壓縮檔解壓縮在剛創建的C:\ tensorflow目錄中,並將名稱改為models。


Object Detection 物件辨識 TensorFlow

Object Detection 物件辨識 TensorFlow




TensorFlow提供許多Object Detection的模型(預先訓練好的一些特殊的網路架構)在model zoo。

其中包含SSD-MobileNet model,快速但是較低的精準度,還有 Faster-RCNN model,較慢但是精準度較高。個人在實作面喜歡精準度高一點的架構,因此該實作採用 Faster-RCNN-Inception-V2 model,若想實作在手機上,可以考慮採用SSD-MobileNet。

本實作為了精準度採用了與範例不同的 Faster-RCNN model,可以點連結下載。下載之後將檔案接壓縮到

  1. C:\tensorflow\models\research\object_detection
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Object Detection 物件辨識 TensorFlow

Object Detection 物件辨識 TensorFlow



接著下載Git Hub 的 repository


下載後進行解壓縮,將壓縮出的檔案貼到

  1. C:\tensorflow\models\research\object_detection
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Object Detection 物件辨識 TensorFlow

Object Detection 物件辨識 TensorFlow



下列資料夾會有該實作部分的資料,請自行刪除裡面的圖片以及各個檔案

  1. \object_detection\images\train
  2. \object_detection\images\test
  3. \object_detection\images
  4. \object_detection\training
  5. \object_detection\inference_graph
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設定Anaconda的虛擬環境

  1. C:\> conda create -n tensorflow pip python=3.6
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雖然新版的Anaconda已經將python帶到3.7,但是3.7還是有許多不穩定的地方,這邊將繼續沿用3.6


先進入Anaconda 的CMD.EXE PROMPT

Object Detection 物件辨識 TensorFlow

Object Detection 物件辨識 TensorFlow

  1. C:\> activate tensorflow
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請用我們剛剛創建好的環境tensorflow


Object Detection 物件辨識 TensorFlow

Object Detection 物件辨識 TensorFlow



看到環境由base轉換成tensorflw就代表請用成功,接下來安裝tensorflow,這邊當然可以安裝gpu版本的,但是為了快速建置,這邊還是使用簡單的cpu版本安裝

  1. C:\> pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow
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接著安裝其它必要packages

  1. (tensorflow) C:\> conda install -c anaconda protobuf
  2. (tensorflow) C:\> conda install jupyter
  3. (tensorflow) C:\> pip install pillow
  4. (tensorflow) C:\> pip install lxml
  5. (tensorflow) C:\> pip install Cython
  6. (tensorflow) C:\> pip install matplotlib
  7. (tensorflow) C:\> pip install pandas
  8. (tensorflow) C:\> pip install opencv-python
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設置Windows 10的 PYTHONPATH

  1. C:\tensorflow\models;
  2. C:\tensorflow\models\research;
  3. C:\tensorflow\models\research\slim
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編譯Protobufs

Protobufs用來設置TensorFlow的模型與參數,在Anaconda Prompt下將目錄切換至\models\research,接著執行

  1. protoc --python_out=.
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若是以上執行成功,你會在 \object_detection\protos的資料夾看到 許多name_pb2.py的檔案在裡面。接著在相同的目錄執行

  1. (tensorflow) C:\tensorflow\models\research> python setup.py build
  2. (tensorflow) C:\tensorflow\models\research> python setup.py install
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測試一下整個APi是否安裝正確

將目錄切換到research\object_detection,接著執行

  1. (tensorflow) C:\tensorflow\models\research\object_detection> jupyter notebook object_detection_tutorial.ipynb
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object_detection_tutorial.ipynb是由官方所提供的測試範例,整個環境正確安裝無誤後就可以執行這個教學檔,






執行這部分時取決於你的網路速度,整個執行完之後應該會出現狗狗的辨識結果


Object Detection 物件辨識 TensorFlow

Object Detection 物件辨識 TensorFlow




以上是整個環境設定以及測試範例的執行,第二個部分要說明的是如何自己訓練自己想要的物件。


未完


參考文章


文章出處:網頁設計,網站架設 ,網路行銷,網頁優化,SEO - NetYea 網頁設計



 

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