Comment on page

👨‍🏫 Özelleştirilmiş Tensorflow Obje Algılayıcısı Eğitme

👮‍♂️ Gereksinimler
Özelleştirilmiş model eğitmek için alttakilerin yapılmış olması gerekmektedir:
​🚧 Tensorflow Kurulumu​
​🚧 Tensorflow Algılama Modellerinin Kurulumu​
​💷 LabelImg Kurulumu​
🎴 Resim Etiketleme
Etiketleme işlemini LabelImg üzerinden yapmaktayız.
👨‍💻 Derlenmiş LabelImg
🐍 Python ile LabelImg
İndirdiğiniz dizindeki labelimg.exe dosyasını çalıştırmanız yeterlidir.
İşlemleri Anaconda Prompt ile işlemler yapmalıyız.
conda activate labelImgcd %TENSORFLOW%\addons\labelImgpython labelImg.py ..\..\workspace\example_detection\images # çıktıları hedefleme
👨‍🔧 Etiket Yollarını veya Adlarını Düzenleme
XML ve resim dosyalarını başka bir yolda oluşturduysan alttaki script yardımıyla düzeltebilirsin
Script dosyasını buraya tıklayarak indirmeli ve gerekli dizine alttaki komutla koymalıyız
Komutları Anaconda Prompt üzerinden tensorflow ortamını aktif ederek uygulamayı unutmayın.
# Train verilerini yeniden adlandırma ve düzeltmepython xml_path_regulator.py -i %TENSORFLOW%\workspace\example_detection\images\train -p train​# Test verilerini yeniden adlandırma ve düzeltmepython xml_path_regulator.py -i %TENSORFLOW%\workspace\example_detection\images\eval -p eval
LabelImg kullanımı için bu videoya bakabilirsin.
🌍 Etiket Haritası Oluşturma
Alttaki komutla açılan dizinde .pbtxt uzantılı etiket haritası dosyasını oluşturun
Örnek dosya yapısı komutların altındadır.
cd %TENSORFLOW%\workspace\example_detection\annotationsstart .
item {  id: 1  name: 'cat'}item {  id: 2  name: 'dog'}
cat ve dog etiket isimleridir

👨‍🏫 Modeli Eğitime

Pipeline Yapılandırma

Last modified 1mo ago