как получить предварительно обученную модель для обнаружения объектов
Чтобы получить предварительно обученные модели для обнаружения объектов в TensorFlow, вы можете использовать TensorFlow Object Detection API. Этот API предоставляет доступ к нескольким предварительно обученным моделям, таким как:
- SSD (однокадровый мультибоксовый детектор)
- Faster R-CNN (региональная сверточная нейронная сеть)
- Mask R-CNN (сверточная нейронная сеть на основе области маски)
Эти модели были обучены на больших наборах данных, таких как COCO (Common Objects in Context), и могут быть точно настроены на вашем собственном наборе данных или использованы для трансферного обучения.
Чтобы использовать API обнаружения объектов TensorFlow и загрузить предварительно обученные модели, выполните следующие действия:
- Установите TensorFlow и API обнаружения объектов TensorFlow, следуя инструкциям по установке, приведенным в документации по API.
- Загрузите контрольную точку предварительно обученной модели из Model Zoo. Зоопарк моделей содержит предварительно обученные модели, обученные на различных наборах данных, таких как COCO, Kitti и Open Images. Модели доступны в виде контрольных точек, и каждая контрольная точка содержит изученные параметры модели.
- Преобразуйте контрольную точку в формат сохраненной модели TensorFlow, используя предоставленный скрипт преобразования в API обнаружения объектов.
- Загрузите сохраненную модель в свой код Python, используя метод
tf.saved_model.load()
.
Вот пример того, как загрузить предварительно обученную контрольную точку модели SSD и преобразовать ее в сохраненную модель TensorFlow:
import tensorflow as tf from object_detection.utils import label_map_util from object_detection.utils import visualization_utils as viz_utils # Download the pre-trained model checkpoint from the Model Zoo model_checkpoint = 'http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gz' # Load the checkpoint into a TensorFlow graph detection_graph = tf.compat.v1.Graph() with detection_graph.as_default(): od_graph_def = tf.compat.v1.GraphDef() with tf.compat.v1.gfile.GFile(model_checkpoint, 'rb') as fid: serialized_graph = fid.read() od_graph_def.ParseFromString(serialized_graph) tf.import_graph_def(od_graph_def, name='') # Convert the checkpoint to a SavedModel converter = tf.compat.v1.lite.TFLiteConverter.from_frozen_graph( model_checkpoint, input_arrays=['image_tensor'], output_arrays=['detection_boxes', 'detection_classes', 'detection_scores', 'num_detections']) saved_model = converter.convert() tf.saved_model.save(saved_model, 'saved_model/')
Обратите внимание, что в этом примере контрольная точка преобразуется в формат TensorFlow Lite, но вы можете изменить параметр output_arrays
, чтобы сохранить модель в другом формате. Кроме того, вам нужно будет настроить входные и выходные массивы в соответствии с вашей конкретной моделью.