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출처 : Tensorflow 를 이용한 Object Detection API 소개




TensorFlow Object Detection API로 컴퓨터비전 모델을 업그레이드 하세요.


Google에서는 컴퓨터비전을 위한 유연한 최첨단 머신러닝 시스템을 개발했습니다. 제품과 서비스를 개선하는 데 사용될 수 있을뿐 아니라 연구 커뮤니티의 발전을 촉진 할 수 있습니다 . 단일 이미지에서 여러 객체를 식별할 수 있는 정확한 ML 모델을 작성하는 것이 이 분야의 핵심 과제이며, 우리는 이러한 시스템을 교육하고 실험하는 데 많은 시간을 투자합니다.


오늘 TensorFlow Object Detection API 를 통해 이 시스템을 광범위한 연구 커뮤니티에서 사용할 수 있게 되어 기쁩니다. TensorFlow는 쉽게 물체 감지 모델을 배포 할 수 있습니다. 이 시스템을 설계하는 우리의 목표는 최첨단 모델을 지원하면서 신속한 탐사와 연구를 가능하게 하는 것이 었습니다. 첫 번째 릴리즈에는 다음이 포함되어 있습니다.


다음과 같은 훈련 가능한 탐지 모델을 선택할 수 있습니다.


Single Shot Multibox Detector (SSD) with MobileNets

SSD with Inception V2
Region-Based Fully Convolutional Networks (R-FCN) with Resnet 101
Faster RCNN with Resnet 101
Faster RCNN with Inception Resnet v2


위의 각 모델에 대한 고정 가중치(COCO 데이터 세트로 학습된)가 out-of-the-box 추론 목적으로 사용됩니다.
출시된 모델 중 하나와 함께 out-of-the-box 추론을 수행하는 Jupyter Notebook
Google Cloud를 통해 분산 교육 및 평가 파이프라인 외에 편리한 로컬 트레이닝 스크립트

MobileNet을 사용하는 SSD 모델은 가볍기 때문에 모바일 장치에서 실시간으로 편안하게 실행할 수 있습니다.


소개 :
https://research.googleblog.com/…/supercharge-your-computer…

깃허브 :
https://github.com/tensorflow/…/tree/master/object_detection



이미지: 바다, 하늘, 구름, 실외, 물, 자연


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