Clever Geek Handbook

カスタムオブジェクトの検出

コードはGitHubページ（リンク）からダウンロードできます。





認識に関する記事へようこそ。私は仕事のほとんどを各場所に番号が付けられたオープンスペースのオフィススペースで過ごすので、職場番号の付いた通常のプレートの例を使用してコンピュータビジョンについて説明することにしました。ここでは、選択したプレートを検出するためにニューラルネットワークを再トレーニングします。





私はpython3.7を使用しており、バージョン管理されたすべてのモジュールの名前はrequirements.txtファイルに保存されています。





.





:





  • 500 , — 100, 1000 , , 2.





  • / . 80%, - 20%.





  • TF .





  • . config ( , ).





  • .





  • .





  • .





TensorFlow , , 1000 . , , . , , - .





, ().





. , . LabelImg- , GitHub , .





LabelImg GitHub ()





LabelImg ()





LabelImg, GUI. — dir , . create rectbox. , . , ! w, , ctrl+s, . 1 100 , , . , !





LabelImg xml-, . xml- TFRecords, TensorFlow. , , \test \train xml-.





, . , 20% XML- test, train.





, , TFRecords, TensorFlow.





-, image .xml csv-, . , : python xml_to_csv.py.





train_labels.csv test_labels.csv CSGO_images. cmd, .bat xml_to_csv.bat.





generate_tfrecord.py . , . labelmap.pbtxt.





, , generate_tfrecord.py:





# TO-DO    label map
def class_text_to_int(row_label):
    if row_label == 'table':
        return 1
    else:
        return None

TFRecord, generate_tfrecord.bat.





train.record test.record training. .





, — . , , . labelmap.pbtxt CSGO_training. . , generate_tfrecord.py.





item {
 id: 1
 name: 'table'
}

, . , . .





TensorFlow research\ object_detection\ samples\ configs faster_rcnn_ inception_v2_ coco.config CSGO_training. . .config , , . 10. num_classes , . :





num_classes : 1
 107.  fine_tune_checkpoint :
fine_tune_checkpoint : "faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01_28 / model.ckpt"
 122  124.   train_input_reader  input_path  label_map_path :
input_path: "CSGO_images / train. record"
label_map_path: "CSGO_training / labelmap.pbtxt"
 128.  num_examples   ,    CSGO_images\test.    113 ,     :
num_examples: 113
(   )
 136  138.   eval_input_reader  input_path  label_map_path :
input_path: "CSGO_images / test. record"
label_map_path: "CSGO_training / labelmap.pbtxt"

. ! . .





, train.bat.





. . 1.5 . , 0,05, ( , ). , . , , .





.





, , — ( ). graph export_inference_graph.py,   , “XXXX” ” model.ckpt-XXXX » .ckpt :





python export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path CSGO_training/faster_rcnn_inception_v2_coco.config --trained_checkpoint_prefix CSGO_training/model.ckpt-XXXX --output_directory CSGO_inference_graph

frozen_inference_graph.pb /coco_v3/ CSGO_inference_ graph. .pb . frozen_inference_graph.pb . coco_v3 predict.py 39 .





PATH_TO_FROZEN_GRAPH = 'graph/frozen_inference_graph.pb'

41 labelmap. 





PATH_TO_LABELS = 'graph/labelmap.pbtxt'

最後に、Pythonスクリプトを実行する前に、スクリプト内のNUM_CLASSES変数を、検出するクラスの数と等しくなるように変更する必要があります。使用するクラスは1つだけなので、1に変更しました

。NUM_CLASSES= 1





65行目で、検出が行われる画像を設定する必要があります。





開始後、ウィンドウと認識されたプレートが表示されます。





以上、ご清聴ありがとうございました。







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