[python] 텐서플로우를 이용하여 사물 감지 모델을 만들어보았나요?

07 Dec 2023

python

텐서플로우는 강력한 딥러닝 프레임워크로, 사물 감지 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 텐서플로우의 객체 감지 API를 활용하여 간단한 예제를 만들어보겠습니다.

먼저, 필요한 패키지를 설치합니다. 텐서플로우, numpy, matplotlib 패키지가 필요합니다.

pip install tensorflow numpy matplotlib

다음은 간단한 사물 감지 모델을 만드는 코드입니다.

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 훈련 데이터와 레이블을 생성합니다.
train_data = np.random.random((100, 100, 3))  # 100x100 크기의 랜덤 이미지
train_labels = np.random.randint(0, 2, size=(100,))  # 0 또는 1 랜덤 레이블

# 모델을 정의합니다.
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(100, 100, 3)),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax')
])

# 모델을 컴파일합니다.
model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])

# 모델을 훈련합니다.
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10)

# 테스트 데이터를 생성합니다.
test_data = np.random.random((10, 100, 3))  # 10개의 테스트 이미지

# 모델을 사용하여 예측을 수행합니다.
predictions = model.predict(test_data)

# 예측 결과를 출력합니다.
for i, prediction in enumerate(predictions):
    print(f"예측 결과: {prediction.argmax()}, 실제 레이블: {train_labels[i]}")

# 모델을 저장합니다.
model.save('object_detection_model')

위 코드에서는 100x100 크기의 랜덤한 이미지와 0 또는 1의 레이블로 훈련 데이터를 생성합니다. 모델은 입력 이미지를 평면화한 후, 64개의 뉴런을 가진 은닉층과 2개의 뉴런을 가진 출력층을 포함합니다. 이후, Adam 옵티마이저와 범주형 교차 엔트로피 손실 함수를 사용하여 모델을 컴파일하고 훈련합니다. 훈련이 완료된 후, 테스트 데이터를 이용하여 예측을 수행합니다.

모델은 마지막으로 “object_detection_model”라는 이름으로 저장됩니다.

텐서플로우의 객체 감지 API를 사용하면, 보다 복잡한 감지 모델을 만들 수도 있습니다. 이를 통해 실제 이미지에서 사물을 탐지하고 분류할 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하신다면, 텐서플로우 공식 문서를 참조해주세요. [^1^]