The Beautiful Future
tensorflow obj detection 본문
0. SSD를 직접 구현한 코드
https://github.com/seann999/ssd_tensorflow
1. protocol buffer 설치
anaconda 환경에 tensorflow을 설치했다면 아래 명령어고 protocol buffer를 설치할 수 있다.
$conda install -c anaconda protobuf
설치가 제대로 됐는지 확인하려면 아래 명령어로 할 수 있다.
$protoc
2. tensorflow Detection API 다운로드 및 설치
$git clone https://github.com/tensorflow/models
3. protocol buffer 컴파일
models 폴더에서 아래 명령어로 컴파일 할 수 있다.
$protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
컴파일한 것을 사용하기 위해 path 설정을 해준다.
ubuntu에서는 .profile 파일에 아래와 같이 추가했다
#tf obj detection
export PYTHONPATH=/home/jsh/tf_projects/models/research/object_detection/models:$PYTHONPATH
export PYTHONPATH=/home/jsh/tf_projects/models/research/slim:$PYTHONPATH
export PATH=/home/jsh/tf_projects/models/research/object_detection/models:$PATH
export PATH=/home/jsh/tf_projects/models/research/slim:$PATH
제대로 경로가 설치되었는지 확인하려면 아래와 같이 해보면 된다
$python object_detection/builders/model_builder_test.py
4. 예제 돌려보기
models/object_detection/ 에서 아래와 같이 주피터 노트북을 실행하면 된다
$ipython notebook object_detection_tutorial.ipynb
'DNN' 카테고리의 다른 글
Initialization of DNN (0) | 2019.10.01 |
---|---|
TensorFlow CIFAR10 Example 분석2, Read TFRecord (0) | 2018.04.16 |
TensorFlow CIFAR10 Example 분석1, Write TFRecord (0) | 2018.04.13 |
transpose convolution visualization (0) | 2018.02.05 |
caffe conv layer (0) | 2017.11.24 |