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TensorFlow Object Detection 환경구축

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TFOD를 사용하기 위한 환경설정을 처음부터 끝까지 진행해보도록 하겠습니다.

 

1. 가상환경 설정 및 텐서플로우 설치

 - conda(cmd)에 코드 작성 (저는 리마인드용이라 tfod_self로 만들었지만 보시는분들은 tfod로 만드셔도 무방합니다)

conda create -n tfod_self python=3.8
conda activate tfod_self
pip install tensorflow==2.2.0

python
import tensorflow as tf

 

conda create -n tfod_self python=3.8
conda create -n tfod_self python=3.8 설치 완료
pip install tensorflow==2.2.0 
python을 통해 tensorflow가 잘 작동하는지 확인한다.

 

2. document폴더에 텐서플로우 폴더를 만들어 git 설치함.

cd Documents (문서 폴더로 이동)
mkdir Tensorflow (텐서플로우 파일 생성)
git 설치
git clone https://github.com/tensorflow/models.git (tfod클론함)

이렇게 파일들이 설치된다.

 - reserch 폴더에 objection detection 폴더 내부에 models 폴더를 보면 많은 모델들이 존재한다.

https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 참고

 

 

3. Protobuf 설치(라이브러리)

 

protobuf = 프로토콜 버퍼. 구글의 데이터 인터체인지 포맷이며  `데이터의 상호교환을 위한 라이브러리이다.

 - 어떤 언어나 플랫폼에서도 통신 프로토콜이나 데이터의 저장을 할 때 구조화 된 데이터를 전환하게 하는 방법

 - 다른언어로 짠 코드를 쉽게 변환하여 사용가능하게 함.

 

 

공식 깃허브 : https://github.com/protocolbuffers/protobuf 
파일 다운로드 : https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases

 

파일을 다운로드합니다. 저는 3.15.8-win64.zip 으로 다운했습니다.

1. 압축해제
2. C:\Program Files로 이동
3. Google protobuf폴더 만들기
4. 압축 푼 파일 모두 옮겨놓기
5. 환경변수 설정 : User Path에 위 경로 Google Protobuf/bin을 추가.
	(내 컴퓨터 -마우스 우클릭 -속성 -고급시스템 설정 -환경변수 -사용자 변수의 path 편집
    C:\Program Files\Google Protobuf\bin입력. -시스템 변수의 path에도 편집후 동일하게
    C:\Program Files\Google Protobuf\bin입력.)
6. 컴파일하기 : cmd 경로를 Tensorflow/models/reserch로 이동
7. protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

위 아래 다 한다.

 

 

4. Coco API 설치

https://github.com/cocodataset/cocoapi 

 - Coco API란 object Detection, segmentation, Captioning을 위한 데이터셋이다.

cmd 창에서
pip install cython
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

복붙하기 편하게.. pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

 

여기서 오류가 발생할 수도 있습니다.

https://visualstudio.microsoft.com/ko/visual-cpp-build-tools/

c++ 빌드 툴 설치를 하시면 해결됩니다.

 

 

5. Object Detection API 설치

git bash를 사용합니다.
cd Documents/Tensorflow/models/research/
cp object_detection/packages/tf2/setup.py .  

cmd에서
python -m pip install .

설치 완료 후 테스트 진행
python object_detection/builders/model_builder_tf2_test.py

 

 

여기까지 진행했다면 환경설정은 완료되었다.

 

TensorFlow 2 Object Detection API tutorial (전체 환경설정 사이트)

- https://tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io/en/latest/

 

TensorFlow 2 Object Detection API tutorial — TensorFlow 2 Object Detection API tutorial documentation

Important This tutorial is intended for TensorFlow 2.2, which (at the time of writing this tutorial) is the latest stable version of TensorFlow 2.x. A version for TensorFlow 1.14 can be found here. This is a step-by-step tutorial/guide to setting up and us

tensorflow-object-detection-api-tutorial.readthedocs.io

 

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