Tensorflow Algılama Modellerinin Kurulumu

🔰 Temel Bilgiler
Algılama modelleri tabloma erişmek için buraya tıklayabilirsin
Resmi sitesi için buraya bakabilirsin
Video üzerinden açıklama için buraya bakabilirsin
Resmi açıklamalar models/research/object_detection/g3doc dizinindedir.
📦 Paketlerin Kurulumu
Tensorflow modellerini kullanabilmek için alttaki kurulumlara da ihtiyaç olabilmekte:
conda install opencv pillow matplotlib pandas jupyter
Modül bulunamaması gibi durumlarda lxml, protobuf paketlerini yüklemeyi deneyebilirsin.
🐧 Linux için OpenCv Kurulumu
GTK ve FFMPEG hatasını engellemek için pip ile kurulum yapın
pip install opencv-contrib-python
🍱 Script Dosyaları için Gerekli Modüller
pip install pynput # detect_from_desktop
🤖 Modellerin Kurulumu
Alttaki talimatlar ve komutlar yardımıyla tensorflow modellerini kurun:
Modelleri indirmek için buraya tıklayabilirsin
İstersen buraya tıklayarak GitHub linkine erişebilirsin
İndirdiğiniz dosyanın içindekileri models dizinine koymanız gerekmektedir.
Bu adından sonrası models/research/ dizininde gerçekleştirilmelidir.
powershell.exe Expand-Archive models-master.zip .
ren models-master models
move models %TENSORFLOW%
cd %TENSORFLOW%\models\research\
Models Klasörü Yapısı
+ models
    + offical
    + research
    + sample
    ...
✨ Protobuff'ların İşlenmesi
📃 Protobuf dosyaları (.proto uzantılı olan dosyalar)
👨‍💻 Python kodlarını oluşturmak için kullanılan dosyalardır.
📢 İşlemler TensorFlow/models/research/ dizininde yapılmalıdır
🎇 Windows
🐧 Linux
for /f %i in ('dir /b object_detection\protos\*.proto') ^
do protoc object_detection\protos\%i --python_out=.
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.
Protobuff'ların işlenmesiyle .py uzantılı dosyalar oluşacaktır
🧐 Obje Algılama Paketlerinin Kurulumu
python setup.py build
python setup.py install
🌃 Ortam Değişkenlerini Tanımlama
Ortam değişkenleri 2 farklı yöntemle tanımlanabilir.
✨ Geçici Tanımlama
set PYTHONPATH=%PYTHONPATH%;%TENSORFLOW%\models\research;^
%TENSORFLOW%\models\research\slim;^
%TENSORFLOW%\models\research\object_detection
📢 Terminal her açıldığında yapılması gerekmektedir
💫 Otomatik Tanımlama
Her conda activate <ortam_ismi> komutu yazıldığında ortamlar dahil edilir
Her conda deactivate yazıldığında ortamlar kaldırılır
<conda_ortamı_yolu> Conda ortamının kurulduğu yol
Örn: %USERPROFILE%\Anaconda3\envs\tensorflow-cpu
‍🧙‍♂ Resmi kaynak için buraya bakabilirsin.
🎇 Windows
🐧 Linux
cd <conda_ortamı_yolu>
mkdir .\etc\conda\activate.d
echo set PYTHONPATH=%TENSORFLOW%\models\research;^
%TENSORFLOW%\models\research\slim;^
%TENSORFLOW%\models\research\object_detection > .\etc\conda\activate.d\env_vars.bat
cd <conda_ortamı_yolu>
mkdir -p ./etc/conda/activate.d
mkdir -p ./etc/conda/deactivate.d
echo export PYTHONPATH=${PYTHONPATH}:${TENSORFLOW}/models/research:\
${TENSORFLOW}/models/research/slim:\
${TENSORFLOW}/models/research/object_detection > etc/conda/activate.d/env_vars.sh
echo unset PYTHONPATH > etc/conda/deactivate.d/env_vars.sh
✅ Kurulumları Test Etme
Jupyter notebook ile API'ları test etmemiz gerekmekte.
cd object_detection
jupyter notebook
‍🧙‍♂ Jupyter notebook hakkında bilgi sahibi değilsen buraya tıklayarak ne yapman gerektiğini öğrenebilirsin.

Pipeline Yapılandırma

Tensorflow Kayıtları Oluşturma

Last modified 1mo ago