[App4AI SDK] Jupyter-Image-Object-Detection-VGG16-SSD512-PyTorch

[簡介]

 

 

此解決方案可應用在工廠瑕疵檢測、醫療影像分析、生物影像分析、工安影像分析、口罩影像分析等。

 

 

 

[操作步驟及說明]

 

 

1_annotation_pascal_voc_xml.ipynb

 

開啟標記軟體。準備 png 或 jpg 影像進行標記,影像建議長寬比例一樣。

 

 

 

2_delete_log.ipynb

 

刪除 log 資料夾,此資料夾是置放訓練過程中給 tensorboard 讀取的紀錄。

 

 

 

3_prepare_train_txt.ipynb

 

準備訓練影像清單。

 

  • image_path = "data/train/images" : 訓練影像路徑。
  • txt = "data/train.txt" : 輸出的訓練影像清單。

 

 

 

4_prepare_val_txt.ipynb

 

準備驗證影像清單。

 

  • image_path = "data/val/images" : 驗證影像路徑。
  • txt = "data/val.txt" : 輸出的驗證影像清單。

 

 

 

5_train.ipynb

 

開始訓練模型前,請設定類別數量與類別名稱。

 

將類別名稱設定到 data/labels.txt,第一個類別名稱請固定 __background__,第二個開始是自己樣本的類別名稱 。

 

類別名稱需與標註時所用的類別名稱一模一樣。

 

在 data/vgg_ssd512.yaml 裡面設定 NUM_CLASSES,其餘訓練相關參數也在此設定。

 

執行此 ipynb 訓練模型。

 

 

 

6_kill_tensorboard.ipynb

 

釋放非本次訓練的 tensorboard。

 

 

 

7_tensorboard.ipynb

 

開啟 tensorboard,顯示訓練過程中 loss 曲線等相關資訊。

 

 

 

8_inference.ipynb

 

推論單張影像。

 

--image_path "data/val/images/inclusion-2.jpg" : 推論的影像。

--ckpt model/model_007000.pth : 推論的模型。 

--score_threshold 0.3 : 推論的閾值。

--debugImage 1 : 顯示推論結果影像開關。

 

 

 

9_inference_folder.ipynb

 

推論資料夾內的影像。

 

--images_dir data/val/images/ : 推論的資料夾。

--ckpt model/model_007000.pth : 推論的模型。

--score_threshold 0.3 : 推論的閾值。

--debugImage 1 : 顯示推論結果影像開關。

 

 

 

10_inference_api.ipynb

11_inference_api_browser.ipynb

 

推論的 API,運行 10_inference_api.ipynb 開啟 server,載入 model/model_007000.pth,接著運行 11_inference_api_browser.ipynb,跳出瀏覽器,可以選擇圖片進行推論。 

 

 

 

inference.png

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