번개체조 다운로드

여기서 x, y, 너비 및 높이는 이미지의 너비와 높이를 기준으로 합니다. 이 파일을 생성 하기 위해 우리는 다크 넷의 스크립트/디렉토리에 voc_label 스크립트를 실행 합니다. 우리가 게으른 때문에 그냥 다시 다운로드 할 수 있습니다. 오브젝트 검출기는 일종의 «형태»를 가진 오브젝트에 가장 잘 작동 합니다. 연기, 물 처럼, 따라서 YOLO 및 다른 개체 감지기 연기 감지에 대 한 잘 작동 하지 않습니다 진정한 엄밀한 형태를가지고 있지 않습니다. 텐서는 차원이 더 높은 데이터에 2 차원 테이블을 확장 하는 다차원 배열 뿐입니다. 깊은 학습에 적합 하 게 Tensorflow의 많은 기능이 있습니다. 그래서, 시간을 낭비 하지 않고, 우리가 Tensorflow를 사용 하 여 개체 감지를 구현 하는 방법을 살펴 보자. 이 코드에서는 앞에서 초기화 한 camera 개체를 사용 하 여 크기 «800 × 600″의 «Object_Detection» 라는 새 창을 여는 OpenCV 사용 합니다. 카메라가 이미지를 표시 할 때까지 25 밀리초 동안 기다릴 것입니다. 그렇지 않으면 창을 닫습니다. Imagenet 데이터 집합에서 욜로를 실행 하 고 싶습니다.

나는 다크 넷 프로젝트 웹 사이트에서 imagenet YOLO에 대 한 무게와 구성 파일을 다운로드. 그리고 나 서 코드에 그들을 연결 했습니다 (각각 30, 31 라인). 필요에 따라 21 호선도 편집 했습니다. 하지만 그것은 나를 위해 작동 하지 않았다. 내가 해야 할 추가 항목이 있습니까? 다크 넷의 디렉토리에 있는 터미널을 열고, 미리 훈련 된 무게를 다운로드 하 고 개 샘플 이미지에 감지기를 실행: 하나의 이미지에서 여러 개체를 식별 하 고 현지화 할 수 있는 정확한 기계 학습 모델을 만드는 것은 여전히 핵심 컴퓨터 비전에 도전. 그러나 최근 딥 러닝의 발전과 함께 개체 감지 응용 프로그램은 그 어느 때 보다 쉽게 개발 될 수 있습니다. TensorFlow의 개체 검색 API는 개체 검색 모델을 쉽게 구성, 학습 및 배포할 수 있도록 TensorFlow 위에 구축 된 오픈 소스 프레임 워크입니다. 1 단계에서, 우리는 우리가 셔터 스톡에서 교육 이미지를 일괄 다운로드 할 수 있도록, 내가 쓴 작은 파이썬 프로그램 shutterscrape.py를 사용 합니다.

아드리안 어떻게 yolomodule 파일을 다운로드 합니다. 그리고 어떻게 이것으로 지금 윈도우 os 시스템에 대 한 개방, 우리는이 개체 감지 튜토리얼에 끝으로 온다. 나는 너희들이이 기사를 즐기고 Tensorflow의 힘을 이해 하 고, 이미지 및 비디오 피드에서 개체를 감지 하는 것이 얼마나 쉬운 지를 바랍니다. 그래서, 당신은 이것을 읽은 경우, 당신은 더 이상 개체 감지 및 TensorFlow에 초보자 없습니다. 이러한 예제를 시도 하 고 코드를 배포 하는 동안 직면 하 고 있는 문제가 있는지 알려 주세요. 교육을 위해 Imagenet에서 사전 교육을 받은 나선형 가중치를 사용 합니다. Darknet53 모델의 웨이트를 사용 합니다. 여기에서 나선형 레이어의 가중치를 다운로드할 수 있습니다 (76 MB). 이제 개체 감지 자습서에서 앞서 이동 하 여 라이브 비디오 피드에서 개체를 감지할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다. 우리는 제한 된 환경에 대 한 매우 작은 모델 뿐만 아니라, yolov3-작은.

이 모델을 사용 하려면 먼저 가중치를 다운로드 하십시오. 개체 감지는 제품을 식별 하기 위해 산업 프로세스에도 사용 됩니다. 육안 검사를 통해 특정 물체를 찾는 것은 분류, 재고 관리, 가공, 품질 관리, 포장 등과 같은 여러 산업 공정에 관여 하는 기본 작업입니다. 우리의 개체 감지 튜토리얼 앞으로 이동 하 고 업계에서 다양 한 응용 프로그램을 이해 하자.

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