หลายคนคงเคยได้ยินการนำ Machine Learning มาใช้ในการตรวจจับวัตถุอย่างใน Self Driving Car ซึ่งบน Tensorflow ก็มี Object Detection API เป็น Open Source Framework ให้เรียกใช้งาน โดยที่เราสามารถนำไป Train เพื่อสร้าง Object Detection Model ของเราเองได้
Requirement
Download
Install
STEP1
- ทำการดาวน์โหลด Tensorflow Model จาก GitHub
# C:\> git clone https://github.com/tensorflow/models.git
# C:\> cd models
- ทำการสร้าง Virtual Environment
# C:\models> mkvirtualenv venv
# C:\models> workon venv
- ทำการสร้างไฟล์ requirements.txt
tensorflow-gpu==1.13.1
numpy==1.16.4
Cython
contextlib2
pillow
lxml
jupyter
matplotlib
- ทำการติดตั้ง Package จากไฟล์ requirements.txt
# (venv) C:\models> pip install -r requirements.txt
STEP2
- ทำการดาวน์โหลด Protobuf จาก Github
- ทำการสร้างไฟล์ models/research/protobuf.py
import os
import sys
args = sys.argv
directory = args[1]
protoc_path = args[2]
for file in os.listdir(directory):
if file.endswith(".proto"):
os.system(protoc_path+" "+directory+"/"+file+" --python_out=.")
- ทำการรัน protobuf.py
# (venv) C:\models\research> python protobuf.py object_detection\protos C:/protobuf/protoc-3.9.1-win64/bin/protoc
- ลองทำการเปิดโฟลเดอร์ protos ขึ้นมา
- ทำการรัน sysdm.cpl เลือก Advanced แล้วคลิก Environment Variables
- คลิก New User variables
- กำหนดชื่อเป็น PYTHONPATH พร้อมระบุ Path แล้วคลิก OK
- ทำการรัน setup.py
# (venv) C:\models\research> python setup.py build
# (venv) C:\models\research> python setup.py install
- ทำการรัน Jupyter Notebook
# (venv) C:\models\research> cd object_detection
# (venv) C:\models\research\object_detection> jupyter notebook
- จะทำการเปิด Jupyter Notebook ขึ้นมา แล้วคลิก object_detection_tutorial.ipynb
- คลิก Cells แล้วเลือก Run All
- ลองดูผลลัพธ์
อ่านเพิ่มเติม : https://bit.ly/2lPqHJk
Leave a Reply