[LEADERG AI ZOO] Jupyter-Image-Object-Detection-MobileNetV3-SSD512-PyTorch

[簡介]

 

使用 mobileNetV3 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]

 

主要流程為:

標記圖片 -> 產生訓練所需檔案 -> 訓練 -> 推論

 

1. 1_annotation_pascal_voc_xml.ipynb

開啟網頁進行影像標註。

 

參數:

--port 8801 為標註網頁所使用的埠,如果使用者該埠被佔用的話,請自行更換其他埠值。

 

2. 2_prepare_train_txt.ipynb

產生訓練圖片的路徑檔,是訓練時所需檔案之一。

 

3. 3_prepare_valid_txt.ipynb

產生驗證圖片的路徑檔,是訓練時所需檔案之一。

 

4. 4_prepare_label_txt.ipynb

產生標記類別名稱檔案,是訓練所需的檔案之一。

類別名稱檔來自於 data/train/annottions 的 image_annotation_classes.txt

 

5. 5_delete_log.ipynb

刪除 log 檔資料夾。

 

6. 6_train.ipynb

開始訓練。

 

7.7_kill_tensorboard.ipynb

在使用 tensorboard 之前,先關閉舊有的 tensorboard 。

 

8. 8_tensorboard.ipynb

開啟 tensorboard 查看訓練狀況。

 

9. 9_inference.ipynb

推論單張影像。

 

MobileNetV3.png

 

 

10. 10_inference_folder.ipynb

推論資料夾內所有影像。

 

11. 11_inference_folder_1.ipynb

推論資料夾內所有影像,並根據檔名判斷是否誤抓、漏抓。

 


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