반응형 Tensorflow Object Detection API3 [딥러닝 뉴비의 좌충우돌 일기] Tensorflow Object Detection API로 동물의 행동 분류하기 - 본론 2 : 프로젝트에 API 적용하기 연관된 포스트 : 서론과 본론 1을 보고 오십시오. 1. Parse video into image - 영상을 보고 적절한 구간을 파싱한다.(.mp4로) : 무료프로그램인 반디컷을 추천 파싱 된 영상 맨 뒤에 반디컷 워터마크가 생기므로 annotation 하기 전에 이런 jpg파일은 지우고 학습해야 함 - 이후 .mp4 파일을 일정 프레임마다 .jpg 파일로 저장한다. (cv2.VideoCapture(), cv2.imwrite() 등의 함수를 이용하여 .py 파일을 직접 작성) 더보기 # parse_rgb.py example (https://jech-jose.tistory.com) # File name should not be in Korean # usage : python parse_rgb.py impo.. 2020. 6. 3. [딥러닝 뉴비의 좌충우돌 일기] Tensorflow Object Detection API로 동물의 행동 분류하기 - 본론 1 : 컴퓨터 환경 세팅과 API 사용방법, 프로젝트 Overview 연관된 포스트 : 서론을 보고 오십시오. 컴퓨터 환경 세팅 TOD API 를 쓰기 위해서 먼저 컴퓨터 환경 세팅을 해야한다. API를 쓸 때 코드를 내가 안 짜는 것이지 API 내부적으로는 딥러닝 모델을 돌리는 것이기 때문에 기본적인 딥러닝 컴퓨터 환경 세팅을 진행해주면 된다. - Python, CuDNN, CUDA, Tensorflow 설치하기 : GPU 모델에 호환되는 cudnn, cuda 버전을 구글링해서 확인하고 깔기 환경 세팅과 관련해서는 내가 포스팅을 아직 덜 했으니 다음의 블로그(1, 2)들 참고해서 깔길 추천한다. - 그 당시 학교 서버 컴퓨터에 내가 깔았던 버전들 공유(OS는 Windows 10) python : 3.7.3 cuda : release 10.1, V10.1.168 cudnn.. 2020. 6. 3. [딥러닝 뉴비의 좌충우돌 일기] Tensorflow Object Detection API로 동물의 행동 분류하기 - 서론 : What and Why? 서론 작년에 영상에서 동물의 행동을 detection하는 task를 수행하기 위해서 Tensorflow Object Detection API(이하 TOD API)를 사용했었다. 영상데이터에서 직접 Annotation한 Custom Dataset을 이용하여, 기존의 잘 학습된 모델에 추가로 조금 학습시키고 성능을 분석하는 정도라 컨셉자체는 매우 간단하다. 하지만 그 당시의 나는 쫄보 뉴비였기 때문에(지금도 뉴비지만) 되게 쉽게 툴을 쓰는 방법을 알려주는 자료가 필요했는데 그 당시에 TOD API를 쓰는 방법을 떠먹여주듯이 잘 알려주는 자료가 거의 없어서 조금 고생을 했다. 사실 지금은 Audio 쪽에서 공부를 하고 있기 때문에 앞으로는 Vision 쪽 Task를 할 일이 없을 것 같긴 하지만 외장하드에만 .. 2020. 6. 3. 이전 1 다음 반응형