🤖
TensorFlow Object Detection API
Adım Adım Özel Nesne Algılayıcısı Eğitimi
- ✨ Tensorflow Object Detection API, güçlü AI bilgimiz veya güçlü TensorFlow bilgimiz olmasa bile önceden eğitilmiş modellere bağlı olarak özel nesne algılayıcısı oluşturmamızı sağlayan güçlü bir araçtır.
- 💁♀️ Önceden eğitilmiş modellere bağlı modeller oluşturmak, çok güçlü makineler kullanarak haftalarca eğitilmiş modelleri kullandığımız için bize çok fazla zaman ve iş gücü kazandırır, bu strateji Öğrenme Aktarması (Transfer Learning) olarak adlandırılır.
- 🗃️ Veri seti olarak, OpenImages veri kümesinin nasıl kullanılacağını ve verilerinin TensorFlow dostu formata nasıl dönüştürüleceğini göstereceğim.
- 1.👩💻 Ortamı Hazırlama
- 2.🖼️ Resim Toplama
- 3.🤹♀️ Resim Organizasyonu
- 4.🤖 Model Seçimi
- 5.👩🔧 Model Konfigürasyonu
- 6.👶 Eğitim
- 7.👮♀️ Değerlendirme
- 8.👒 Modeli Dışa Aktarma
- 9.📱 Tflite'ye dönüştürme
🤕 Talimatları uygularken hata alırsanız makalenin sonundaki 🐞 Genel Sorunlar bölümüne bakabilirsiniz.
💻 Platform | 🏷️ Versiyon |
Python | 3.7 |
TensorFlow | 1.15 |
- 💻 CMD'yi açıp aşağıdaki komutu çalıştırın:
# conda create -n <ENV_İSMİ> python=<İSTENEN_VERSİYON>
conda create -n tf1 python=3.7
# conda activate <ENV_NAME>
conda activate tf1
🚙 CPU | 🚀 GPU |
Brain of computer | Brawn of computer |
Very few complex cores | hundreds of simpler cores with parallel architecture |
single-thread performance optimization | thousands of concurrent hardware threads |
Can do a bit of everything, but not great at much | Good for math heavy processes |
🚀 GPU
🚙 CPU
conda install tensorflow-gpu=1.15
conda install tensorflow=1.15
conda install pillow Cython lxml jupyter matplotlib
conda install -c anaconda protobuf
Last modified 2yr ago