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[파이썬] TensorFlow에서 Object Detection API

TensorFlow는 강력한 기계 학습 라이브러리이며, 많은 사용자들이 이미지나 동영상에서 객체를 탐지하고 추적하기 위해 TensorFlow의 Object Detection API를 사용하고 있습니다. 이 API는 사전 훈련된 모델을 사용하여 다양한 객체를 감지할 수 있는 간단하고 효율적인 방법을 제공합니다.

본 블로그 게시물에서는 TensorFlow에서 Object Detection API를 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 코드 예제는 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 작성되었습니다.

Step 1: TensorFlow 설치

TensorFlow의 Object Detection API를 사용하려면 먼저 TensorFlow를 설치해야 합니다. 다음 명령을 사용하여 TensorFlow를 설치할 수 있습니다.

pip install tensorflow

Step 2: Object Detection API 설치

TensorFlow Object Detection API는 TensorFlow를 기반으로 작동하는 패키지입니다. 이를 설치하려면 다음 명령을 실행하세요.

git clone https://github.com/tensorflow/models.git
cd models/research
pip install .

Step 3: COCO 데이터세트 다운로드

Object Detection API는 COCO(Common Objects in Context) 데이터세트를 사용하여 객체를 탐지합니다. COCO 데이터세트는 객체 탐지 작업을 위한 대규모 데이터세트로, 다양한 카테고리에 대한 라벨이 지정되어 있습니다. COCO 데이터세트를 다운로드하려면 다음 명령어를 실행하세요.

mkdir data
cd data
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
unzip train2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
unzip val2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
unzip annotations_trainval2017.zip

Step 4: 모델 선택 및 사전 훈련된 가중치 다운로드

TensorFlow Object Detection API는 사전 훈련된 모델을 제공합니다. 사용할 모델을 선택하고 해당 모델에 대한 사전 훈련된 가중치를 다운로드해야 합니다. 가중치 파일은 모델 구성 파일과 함께 제공됩니다. 아래의 예제는 SSD(Single Shot Multibox Detection) 모델을 선택하고 가중치를 다운로드하는 방법을 보여줍니다.

wget http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gz
tar -xvf ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29.tar.gz

Step 5: 이미지에서 객체 탐지하기

이제 TensorFlow Object Detection API를 사용하여 이미지에서 객체를 탐지해보겠습니다. 아래의 예제 코드는 COCO 데이터세트의 이미지 중 하나에 대해 객체 탐지를 수행하는 방법을 보여줍니다.

import numpy as np
import tensorflow as tf
from object_detection.utils import ops as utils_ops
from object_detection.utils import label_map_util
from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util
from PIL import Image

# 모델 로드
model_name = 'ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29'
detection_model = tf.saved_model.load(f'models/research/{model_name}/saved_model')

# 라벨 로드
label_map = label_map_util.load_labelmap('models/research/object_detection/data/mscoco_label_map.pbtxt')
categories = label_map_util.convert_label_map_to_categories(label_map, max_num_classes=90, use_display_name=True)
category_index = label_map_util.create_category_index(categories)

# 이미지 로드
image_path = 'data/train2017/image.jpg'
image_np = np.array(Image.open(image_path))

# 객체 탐지
input_tensor = tf.convert_to_tensor(image_np)
input_tensor = input_tensor[tf.newaxis, ...]
detections = detection_model(input_tensor)

# 시각화
vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array(
    image_np, detections['detection_boxes'][0].numpy(),
    detections['detection_classes'][0].numpy().astype(np.int64),
    detections['detection_scores'][0].numpy(),
    category_index,
    use_normalized_coordinates=True,
    max_boxes_to_draw=200,
    min_score_thresh=.30,
)

# 결과 이미지 표시
Image.fromarray(image_np).show()

위의 예제 코드는 COCO 데이터세트의 이미지에서 객체를 탐지하고 그 결과를 시각적으로 표시합니다. 실행하려면 이미지 경로를 적절하게 설정해야 합니다.

TensorFlow에서 Object Detection API를 사용하면 다양한 유용한 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다. 객체를 자동으로 탐지하고 추적하는 시스템을 개발하거나, 보안, 교통, 의료 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 자세한 내용과 추가 정보는 TensorFlow 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.

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