tensorflow rcnn 예제

tensorflow rcnn 예제

keras_frcnn GitHub 리포지토리를 복제하지 않았을 수 있으므로 이 오류가 발생합니다. 스크립트를 실행하기 전에 이 리포지토리를 복제해야 합니다. MS COCO는 보다 쉽게 시작할 수 있도록 사전 학습된 웨이트를 제공하고 있습니다. 이러한 가중치를 시작점으로 사용하여 네트워크에서 고유한 변형을 학습할 수 있습니다. 교육 및 평가 코드는 샘플/coco/coco.py에 있습니다. Jupyter 노트북에서 이 모듈을 가져오거나(예제예제로 제공된 노트북 참조) 명령줄에서 직접 실행할 수 있습니다. 이 단계에는 데이터를 다운로드하고 선택적으로 데이터 폴더에 소프트 링크를 만드는 것이 포함됩니다. 더 빠른 RCNN은 미리 계산된 제안에 의존하지 않으므로 제안서를 설정하는 단계를 무시하는 것이 안전합니다. demo.ipynb 시작하는 가장 쉬운 방법입니다. MS COCO에서 미리 학습된 모델을 사용하여 자신의 이미지에서 개체를 분할하는 예제를 보여 줍니다.

임의의 이미지에서 개체 검색 및 인스턴스 분할을 실행하는 코드가 포함되어 있습니다. 나는 train_annotate.txt를 제공하고 2의 손실 값으로 몇 시대에 성공적으로 실행됩니다. 소수의 시대때문에 당연합니다. 그러나 test_images 폴더에서 test_frcnn.py를 실행하면 경계 상자없이 사진을 저장합니다. 나는 적어도 잘못된 경계 상자가 사진에 나타날 것으로 예상했다. 당신은 저를 도와주세요? 감사합니다. 그리고 내 다른 질문은, 어떻게 테스트 세트에 훈련 된 모델의 정확성을 평가할 수 있습니까? 이미지 크기 조정: 일괄 처리당 여러 이미지 학습을 지원하기 위해 모든 이미지의 크기를 동일한 크기로 조정합니다. 예를 들어, MS COCO에서 1024x1024px.

가로 세로 비율을 유지하므로 이미지가 정사각형이 아닌 경우 0으로 패드를 지정합니다. 용지에서 크기 조정은 가장 작은 면이 800px이고 가장 큰 면이 1000px에서 트리밍되도록 수행됩니다. 안녕하세요 Pulkit, 명령 실행 : 파이썬 test_frcnn.py -p test_images 성공적으로,하지만 이미지의 경계 상자를 검색하지 않았습니다. 당신은 무엇이 잘못 제안하시기 바랍니다 수 있습니까? 참고: 다른 GPU에서 코드가 제대로 작동하도록 한 경우 끝에 있는 설정을 기여할 수 있습니다. 또한 CPU 텐서플로우만 사용하는 경우에도 GPU 기반 코드(NMS용)가 기본적으로 사용되므로 USE_GPU_NMS False를 설정하여 올바른 출력을 얻으십시오. 텐서플로우 백엔드 사용. 트레이스백 (가장 최근 의 마지막 호출): 파일 “train_frcnn.py”, 줄 15, keras_frcnn 가져오기 구성에서, data_generators ModuleNotFoundError: `keras_frcnn`라는 모듈이 우리의 모델을 훈련! train_frcnn.py 파일을 사용하여 모델을 학습합니다. 이는 최종 감지 상자(점선)와 두 번째 단계에서 적용된 미세 조정(실선)의 예입니다.

모델이 개선될 때마다 특정 시대의 가중치가 “model_frcnn.hdf5″와 동일한 디렉토리에 저장됩니다. 이러한 가중치는 테스트 집합에서 예측을 할 때 사용됩니다. 제공한 데이터 집합은 예제와 일치하지 않습니다. 올바른 소스를 제공할 수 있습니까? 일부 이미지에 동일한 클래스의 개체가 여러 개 있는 경우 labelImg 라이브러리를 사용하여 경계 상자가 있는 xml 파일을 생성한 다음 labelImg에서 생성된 모든 xml 파일을 주석/xmls 폴더 아래에 배치합니다. xml 파일의 경계 상자 추가가 있으면 create_mask_rcnn_tf_record_multi.py를 사용하여 데이터를 텐서플로우 레코드 형식으로 변환합니다.