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:

  1. Установите TensorFlow и API обнаружения объектов TensorFlow, следуя инструкциям по установке, приведенным в документации по API.
  2. 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.
  3. Преобразуйте контрольную точку в формат сохраненной модели TensorFlow, используя предоставленный скрипт преобразования в API обнаружения объектов.
  4. 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.