물체 검출은 산업 공정에서도 제품을 식별하는 데 사용됩니다. 육안 검사를 통해 특정 물체를 찾는 것은 선별, 재고 관리, 가공, 품질 관리, 포장 등과 같은 여러 산업 공정에 관여하는 기본 작업입니다. 사람들은 종종 이미지 분류 및 개체 검색 시나리오를 혼동합니다. 일반적으로 이미지를 특정 범주로 분류하려면 이미지 분류를 사용합니다. 반면에 이미지에서 개체의 위치를 식별하고 예를 들어 개체의 인스턴스 수를 계산하는 경우 개체 검색을 사용할 수 있습니다. 다른 이미지 분류 아키텍처에 쓴 블로그 포스트와 마찬가지로 두 개의 개체 검색 아키텍처를 통해 이동합니다. 현재 텐서플로우 감지 API에서 사용할 수 있는 SSD 및 더 빠른 RCNN에 대해 설명합니다. 객체 감지는 스틸 이미지 또는 비디오에서 자동차, 자전거, TV, 꽃 및 인간과 같은 실제 개체 인스턴스를 찾는 프로세스입니다. 이를 통해 이미지 내에서 여러 개체를 인식, 현지화 및 감지할 수 있으므로 이미지 전체를 훨씬 더 잘 이해할 수 있습니다. 이미지 검색, 보안, 감시 및 고급 운전자 지원 시스템(ADAS)과 같은 응용 분야에서 일반적으로 사용됩니다. OpenCV.js에서 YOLO 개체 감지를 사용할 수 있습니까? 지역 제안 생성을 통해 이루어지는 중요한 장단점은 지역 수와 계산 복잡성입니다. 생성되는 영역이 많을수록 개체를 찾을 가능성이 높아집니다. 플립 측면에서 가능한 모든 제안을 철저하게 생성하는 경우 객체 감지기를 실시간으로 실행할 수 없습니다.
경우에 따라 문제 별 정보를 사용하여 ROI 수를 줄일 수 있습니다. 예를 들어 보행자의 비율은 일반적으로 약 1.5이므로 0.25의 비율로 ROI를 생성하는 것은 유용하지 않습니다. Tensorflow 개체 감지 API가 아직 설치되어 있지 않은 경우 자습서를 볼 수 있습니다. 라즈베리 3B +를 사용 하는 때, 속성 오류의 오류가 발생: `NoneType ` 개체에는 속성 ` 모양`, 하지만 그것을 해결 하는 방법을 모르겠어요. 나는 당신의 지침을 얻을 수 있기를 바랍니다 텐서 플로우 / 모델 GitHub 문제 추적기에 버그 (실제로 깨진 코드, 하지 사용 질문)를보고, “object_detection”으로 문제 이름을 접두사. “model>research>object_detection>g3doc>detection_model_zoo” 내부에는 속도와 정확도(mAP)가 다른 모든 모델이 포함되어 있습니다. 개체 감지, YOLO 알고리즘이 이미지 분류에 어떻게 도움이 되는지 설명하고 오픈 소스 신경망 프레임워크 인 Darknet을 소개합니다. 모델을 학습하기 위해 object_detection/legacy 폴더에 있는 train.py 파일을 사용합니다. object_detection 폴더에 복사한 다음 명령줄을 열고 입력합니다: Tensorflow 개체 감지 API를 사용하면 전송 학습을 사용하여 고유한 개체 감지기를 만들 수 있습니다. 지금까지 설명한 모든 개체 검색 알고리즘은 영역을 사용하여 개체를 식별합니다.