[LEADERG AI ZOO] Jupyter-Image-Object-Detection-DETR-PyTorch

[簡介]

 

使用 DETR 進行物件偵測，可應用於工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、生物影像分析、工安影像分析、口罩影像分析。

 

 

[操作步驟及說明]

 

解決方案流程為：

標註影像 -> 轉換成 coco 格式 -> 訓練 -> 推論

 

1. 1_annotation_pascal_voc_xml.ipynb

運行後，開啟標記網頁進行影像標註。

參數：

在 # parameters 中， --port 8801 為網頁所佔用的埠，若使用者 8801 被佔用的話，請自行更改埠值。

訓練與驗證影像在 data/train 與 data/val2017 中。

 

2. 2_VOC_to_COCO.ipynb

將標註完畢的標註檔，從 VOC 格式轉成 COCO 格式。

轉換後的 json 標記檔存放在 data/annotations 中。

 

3. 3_train.ipynb

運行後開始訓練影像。

 

4. 4_inference.ipynb

推論單張影像。

參數：

--inference_file 為推論影像路徑。

--num_classes 為訓練多少類別。

 

DETR.png

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https://tw.leaderg.com/article/index?sn=11056


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