Используйте модель TensorFlow для обнаружения объектов после тренировки

Question

Я следовал этому учебнику , чтобы обучить детектору пользовательских объектов.Я успешно прошел обучение до конца и экспортировал обученный граф выводов.Этот шаг гласит:

Как только ваше учебное задание будет завершено, вам нужно извлечь заново обученный граф вывода, который позже будет использоваться для обнаружения объекта.

Теперь у меня есть структура каталогов под обучающей демонстрацией:

training_demo
  \ trained-inference-graphs
    \ output_inference_Graph_v1.pb
       \ saved_model
          \ variables
          - saved_model.pb
       - checkpoint
       - frozen_inference_graph.pb
       - model.ckpt.data-00000-of-00001
       - model.ckpt.index
       - model.ckpt.meta
       - pipeline.config

Проблема в том, что я не могу найти никаких инструкций о том, как использовать это с новыми изображениями для обнаружения объектов в них?

Я хочу загрузить эту недавно обученную модель и передать ей несколько изображений для обнаружения объектов.

Answer 1

Самый простой способ узнать это, пройдя учебник Jupyter Notebook, включенный в Tensorflow.

Вы найдете его в Tensorflow -> Models -> Research -> Object Detection -> object_detection_tutorial.ipynb или по ссылке здесь .

Тогда вам нужно немного пересмотреть Блокнот. Здесь вам нужно будет изменить:

• Удалите раздел «Загрузить модель».

• Измените путь к вашему графику замороженных умозаключений из вашей переобученной модели.

• Измените label_map.pbtxt на ваши переобученные метки.

• Отметьте путь к тестовым изображениям и настройте их в соответствии с расширениями файлов. Они следуют шаблону "image1.jpg", "image2.jpg" и т. Д. По умолчанию

Вуаля, все готово. При желании вы можете сначала протестировать его на предварительно обученной модели в зоопарке Tensorflow Detection, используя скрипт по умолчанию.