[App4AI SDK] Jupyter-Image-Object-Detection-FasterRCNN-Keras

[簡介]

 

使用 FasterRCNN 進行物件檢測,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:

標記影像 -> 訓練 -> 推論

 

 

1. 1_annotation_pascal_voc_xml.ipynb

運行後開啟標註網頁進行影像標記。

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。

 

2. 2_delete_log.ipynb

刪除 log 資料夾,用於 tensorboard 功能。

 

3. 3_train.ipynb

開始訓練。

如果不使用 tensorboard 功能,可跳過 2、4、5 點。

 

4. 4_kill_tensorboard.ipynb

在使用 tensorboard 看 loss 之前,先關閉 tensorboard。

 

5. 5_tensorboard.ipynb

訓練過程中,可運行 4、5 點來看訓練狀態,但在訓練前要先執行過 2_delete_log.ipynb。

 

6. 6_inference.ipynb

推論單張影像。

參數:

-p 推論影像的路徑。

 

FastRCNN.png

 

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