Как использовать TensorFlow Object Detection API для создания маркера элементов

Как создать простой маркер элементов с помощью Deep Learning

Введение

Распознавание объектов - это важная задача в области машинного обучения. Она имеет множество приложений, таких как самоходные автомобили, распознавание лиц и медицинская диагностика. Одной из распространенных задач в распознавании объектов является обнаружение объектов. Задача обнаружения объектов заключается в определении местоположения и категории объектов в изображении.

Использование TensorFlow Object Detection API для обнаружения объектов

TensorFlow Object Detection API - это набор инструментов с открытым исходным кодом, который упрощает обнаружение объектов. API предоставляет ряд предварительно обученных моделей обнаружения объектов, которые могут быть использованы для обнаружения различных типов объектов, таких как люди, автомобили и животные.

Чтобы использовать TensorFlow Object Detection API для обнаружения объектов, выполните следующие шаги:

1. Установите TensorFlow Object Detection API.
2. Загрузите предварительно обученную модель обнаружения объектов.
3. Загрузите изображение, на котором необходимо выполнить обнаружение объектов.
4. Используйте API для обнаружения объектов на изображении.
5. Визуализируйте результаты обнаружения объектов.

Создание простого маркера элементов с помощью TensorFlow Object Detection API

Теперь, когда вы знакомы с процессом использования TensorFlow Object Detection API для обнаружения объектов, давайте создадим простой маркер элементов, который будет обнаруживать объекты на изображении и выделять их границы.

Для этого выполните следующие шаги:

1. Создайте новый проект Python.
2. Установите TensorFlow Object Detection API.
3. Загрузите предварительно обученную модель обнаружения объектов.
4. Напишите сценарий Python, который загружает изображение, выполняет обнаружение объектов на изображении и визуализирует результаты обнаружения объектов.
5. Запустите сценарий Python.

Пример кода

Ниже приведен пример кода, который показывает, как создать простой маркер элементов с помощью TensorFlow Object Detection API:

import tensorflow as tf
from object_detection.utils import label_map_util
from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util

# Загрузка модели обнаружения объектов
model_name = 'ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29'
model_path = 'models/research/object_detection/' + model_name + '/saved_model'
detection_model = tf.saved_model.load(model_path)

# Загрузка метки карты
label_map_path = 'models/research/object_detection/data/mscoco_label_map.pbtxt'
label_map = label_map_util.load_labelmap(label_map_path)
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=90, use_display_name=True)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

# Загрузка изображения
image_path = 'images/cat.jpg'
image = tf.io.read_file(image_path)
image = tf.image.decode_jpeg(image, channels=3)
image = tf.image.resize(image, (600, 600))
image_np = image.numpy()

# Выполнение обнаружения объектов
input_tensor = tf.expand_dims(image, 0)
detections = detection_model(input_tensor)

# Визуализация результатов обнаружения объектов
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
    image_np,
    detections['detection_boxes'][0].numpy(),
    detections['detection_classes'][0].numpy().astype(np.int32),
    detections['detection_scores'][0].numpy(),
    category_index,
    use_normalized_coordinates=True,
    line_thickness=8,
    min_score_thresh=0.5
)

# Отображение отладочной информации
plt.figure(figsize=(12, 8))
plt.imshow(image_np)
plt.show()

Заключение

В этой статье мы рассмотрели, как создать простой маркер элементов с помощью TensorFlow Object Detection API. Мы научились устанавливать API, загружать предварительно обученную модель обнаружения объектов и визуализировать результаты обнаружения объектов.