heavyrabbit957
New member
### Phát hiện đối tượng với Python
Phát hiện đối tượng là một nhiệm vụ tầm nhìn máy tính liên quan đến việc xác định và định vị các đối tượng trong một hình ảnh hoặc video.Đó là một vấn đề đầy thách thức, nhưng nó có một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như xe tự lái, hình ảnh y tế và bảo mật.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện phát hiện đối tượng với Python bằng cách sử dụng API phát hiện đối tượng TensorFlow] (https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection).Chúng tôi cũng sẽ cung cấp các liên kết đến một số tài nguyên bổ sung mà bạn có thể thấy hữu ích.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính với Python 3 được cài đặt
* API phát hiện đối tượng TensorFlow] (models/research/object_detection at master · tensorflow/models)
* Một bộ dữ liệu hình ảnh với các đối tượng được dán nhãn
## Bắt đầu
Bước đầu tiên là cài đặt API phát hiện đối tượng TensorFlow.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [readme] (models/research/object_detection at master · tensorflow/models).
Khi bạn đã cài đặt API, bạn có thể tạo một thư mục dự án mới và sao chép kho lưu trữ.
`` `
mkdir my_project
CD my_project
Git Clone GitHub - tensorflow/models: Models and examples built with TensorFlow
`` `
## Đang tải bộ dữ liệu
Bước tiếp theo là tải một bộ dữ liệu hình ảnh với các đối tượng được dán nhãn.Bạn có thể sử dụng bất kỳ bộ dữ liệu nào mà bạn thích, nhưng đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng [Bộ dữ liệu Coco] (COCO - Common Objects in Context).
Bộ dữ liệu Coco chứa hơn 120.000 hình ảnh với hơn 80 loại đối tượng.Nó là một bộ dữ liệu lớn và đầy thách thức, nhưng nó cũng là một lựa chọn tốt để học phát hiện đối tượng.
Để tải bộ dữ liệu COCO, bạn có thể sử dụng [API Coco] (GitHub - cocodataset/cocoapi: COCO API - Dataset @ http://cocodataset.org/).
`` `
PIP cài đặt ca cao
`` `
Khi bạn đã cài đặt API Coco, bạn có thể tải bộ dữ liệu bằng mã sau:
`` `
Nhập Ca cao
# Tải bộ dữ liệu Coco
dataset = cocoapi.load_json ('chú thích/instances_train2017.json', 'hình ảnh/Train2017'))
`` `
Biến `dataset` hiện chứa một từ điển hình ảnh và chú thích.Khóa `hình ảnh` chứa một danh sách các hình ảnh và khóa 'chú thích` chứa một danh sách các chú thích.
Mỗi chú thích là một từ điển chứa các thông tin sau:
* `category_id`: ID của danh mục đối tượng
* `bbox`: hộp giới hạn của đối tượng
* `SCORE`: Điểm tin cậy của đối tượng
## đào tạo một mô hình
Bây giờ chúng ta có một bộ dữ liệu hình ảnh với các đối tượng được dán nhãn, chúng ta có thể đào tạo một mô hình để thực hiện phát hiện đối tượng.
Để đào tạo một mô hình, chúng ta có thể sử dụng API phát hiện đối tượng TensorFlow] (models/research/object_detection at master · tensorflow/models).
API phát hiện đối tượng TensorFlow cung cấp một số mô hình được đào tạo trước mà bạn có thể sử dụng làm điểm bắt đầu.Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng [mô hình R-CNN nhanh hơn] ([1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks).
Để đào tạo một mô hình, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
Nhập bộ tenorflow dưới dạng TF
từ object_detection.utils nhập dữ liệu_util
# Tạo bộ dữ liệu đào tạo
Train_dataset = dataset_util.create_tf_record_dataset (
tập dữ liệu.images, dataset.annotations, 'Train.Record'))
# Tạo một mô hình
model = tf.saved_model.load ('model/faster_rcnn_inception_v2_coco'))
# Đào tạo mô hình
model.train (Train_dataset, Bước = 1000)
`` `
Biến `Train_dataset` là đối tượng` tf.data.dataset` có chứa dữ liệu đào tạo.Biến `model` là một đối tượng` tf.saved_model.savedmodel` có chứa
=======================================
### Object Detection with Python
Object detection is a computer vision task that involves identifying and locating objects in an image or video. It is a challenging problem, but it has a wide range of applications, such as self-driving cars, medical imaging, and security.
In this tutorial, we will show you how to perform object detection with Python using the [TensorFlow Object Detection API](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection). We will also provide links to some additional resources that you may find helpful.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with Python 3 installed
* The [TensorFlow Object Detection API](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection)
* A dataset of images with labeled objects
## Getting Started
The first step is to install the TensorFlow Object Detection API. You can do this by following the instructions in the [README](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection#installation) file.
Once you have installed the API, you can create a new project directory and clone the repository.
```
mkdir my_project
cd my_project
git clone GitHub - tensorflow/models: Models and examples built with TensorFlow
```
## Loading a Dataset
The next step is to load a dataset of images with labeled objects. You can use any dataset that you like, but for this tutorial, we will use the [COCO dataset](http://cocodataset.org/).
The COCO dataset contains over 120,000 images with over 80 object categories. It is a large and challenging dataset, but it is also a good choice for learning object detection.
To load the COCO dataset, you can use the [COCO API](https://github.com/cocodataset/cocoapi).
```
pip install cocoapi
```
Once you have installed the COCO API, you can load the dataset using the following code:
```
import cocoapi
# Load the COCO dataset
dataset = cocoapi.load_json('annotations/instances_train2017.json', 'images/train2017')
```
The `dataset` variable now contains a dictionary of images and annotations. The `images` key contains a list of images, and the `annotations` key contains a list of annotations.
Each annotation is a dictionary that contains the following information:
* `category_id`: The ID of the object category
* `bbox`: The bounding box of the object
* `score`: The confidence score of the object
## Training a Model
Now that we have a dataset of images with labeled objects, we can train a model to perform object detection.
To train a model, we can use the [TensorFlow Object Detection API](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection#training-a-model).
The TensorFlow Object Detection API provides a number of pre-trained models that you can use as a starting point. For this tutorial, we will use the [Faster R-CNN model](https://arxiv.org/abs/1506.01497).
To train a model, you can use the following code:
```
import tensorflow as tf
from object_detection.utils import dataset_util
# Create a training dataset
train_dataset = dataset_util.create_tf_record_dataset(
dataset.images, dataset.annotations, 'train.record')
# Create a model
model = tf.saved_model.load('models/faster_rcnn_inception_v2_coco')
# Train the model
model.train(train_dataset, steps=1000)
```
The `train_dataset` variable is a `tf.data.Dataset` object that contains the training data. The `model` variable is a `tf.saved_model.SavedModel` object that contains the
Phát hiện đối tượng là một nhiệm vụ tầm nhìn máy tính liên quan đến việc xác định và định vị các đối tượng trong một hình ảnh hoặc video.Đó là một vấn đề đầy thách thức, nhưng nó có một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như xe tự lái, hình ảnh y tế và bảo mật.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách thực hiện phát hiện đối tượng với Python bằng cách sử dụng API phát hiện đối tượng TensorFlow] (https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection).Chúng tôi cũng sẽ cung cấp các liên kết đến một số tài nguyên bổ sung mà bạn có thể thấy hữu ích.
## Điều kiện tiên quyết
Để làm theo hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Một máy tính với Python 3 được cài đặt
* API phát hiện đối tượng TensorFlow] (models/research/object_detection at master · tensorflow/models)
* Một bộ dữ liệu hình ảnh với các đối tượng được dán nhãn
## Bắt đầu
Bước đầu tiên là cài đặt API phát hiện đối tượng TensorFlow.Bạn có thể làm điều này bằng cách làm theo các hướng dẫn trong [readme] (models/research/object_detection at master · tensorflow/models).
Khi bạn đã cài đặt API, bạn có thể tạo một thư mục dự án mới và sao chép kho lưu trữ.
`` `
mkdir my_project
CD my_project
Git Clone GitHub - tensorflow/models: Models and examples built with TensorFlow
`` `
## Đang tải bộ dữ liệu
Bước tiếp theo là tải một bộ dữ liệu hình ảnh với các đối tượng được dán nhãn.Bạn có thể sử dụng bất kỳ bộ dữ liệu nào mà bạn thích, nhưng đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng [Bộ dữ liệu Coco] (COCO - Common Objects in Context).
Bộ dữ liệu Coco chứa hơn 120.000 hình ảnh với hơn 80 loại đối tượng.Nó là một bộ dữ liệu lớn và đầy thách thức, nhưng nó cũng là một lựa chọn tốt để học phát hiện đối tượng.
Để tải bộ dữ liệu COCO, bạn có thể sử dụng [API Coco] (GitHub - cocodataset/cocoapi: COCO API - Dataset @ http://cocodataset.org/).
`` `
PIP cài đặt ca cao
`` `
Khi bạn đã cài đặt API Coco, bạn có thể tải bộ dữ liệu bằng mã sau:
`` `
Nhập Ca cao
# Tải bộ dữ liệu Coco
dataset = cocoapi.load_json ('chú thích/instances_train2017.json', 'hình ảnh/Train2017'))
`` `
Biến `dataset` hiện chứa một từ điển hình ảnh và chú thích.Khóa `hình ảnh` chứa một danh sách các hình ảnh và khóa 'chú thích` chứa một danh sách các chú thích.
Mỗi chú thích là một từ điển chứa các thông tin sau:
* `category_id`: ID của danh mục đối tượng
* `bbox`: hộp giới hạn của đối tượng
* `SCORE`: Điểm tin cậy của đối tượng
## đào tạo một mô hình
Bây giờ chúng ta có một bộ dữ liệu hình ảnh với các đối tượng được dán nhãn, chúng ta có thể đào tạo một mô hình để thực hiện phát hiện đối tượng.
Để đào tạo một mô hình, chúng ta có thể sử dụng API phát hiện đối tượng TensorFlow] (models/research/object_detection at master · tensorflow/models).
API phát hiện đối tượng TensorFlow cung cấp một số mô hình được đào tạo trước mà bạn có thể sử dụng làm điểm bắt đầu.Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng [mô hình R-CNN nhanh hơn] ([1506.01497] Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks).
Để đào tạo một mô hình, bạn có thể sử dụng mã sau:
`` `
Nhập bộ tenorflow dưới dạng TF
từ object_detection.utils nhập dữ liệu_util
# Tạo bộ dữ liệu đào tạo
Train_dataset = dataset_util.create_tf_record_dataset (
tập dữ liệu.images, dataset.annotations, 'Train.Record'))
# Tạo một mô hình
model = tf.saved_model.load ('model/faster_rcnn_inception_v2_coco'))
# Đào tạo mô hình
model.train (Train_dataset, Bước = 1000)
`` `
Biến `Train_dataset` là đối tượng` tf.data.dataset` có chứa dữ liệu đào tạo.Biến `model` là một đối tượng` tf.saved_model.savedmodel` có chứa
=======================================
### Object Detection with Python
Object detection is a computer vision task that involves identifying and locating objects in an image or video. It is a challenging problem, but it has a wide range of applications, such as self-driving cars, medical imaging, and security.
In this tutorial, we will show you how to perform object detection with Python using the [TensorFlow Object Detection API](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection). We will also provide links to some additional resources that you may find helpful.
## Prerequisites
To follow this tutorial, you will need the following:
* A computer with Python 3 installed
* The [TensorFlow Object Detection API](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection)
* A dataset of images with labeled objects
## Getting Started
The first step is to install the TensorFlow Object Detection API. You can do this by following the instructions in the [README](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection#installation) file.
Once you have installed the API, you can create a new project directory and clone the repository.
```
mkdir my_project
cd my_project
git clone GitHub - tensorflow/models: Models and examples built with TensorFlow
```
## Loading a Dataset
The next step is to load a dataset of images with labeled objects. You can use any dataset that you like, but for this tutorial, we will use the [COCO dataset](http://cocodataset.org/).
The COCO dataset contains over 120,000 images with over 80 object categories. It is a large and challenging dataset, but it is also a good choice for learning object detection.
To load the COCO dataset, you can use the [COCO API](https://github.com/cocodataset/cocoapi).
```
pip install cocoapi
```
Once you have installed the COCO API, you can load the dataset using the following code:
```
import cocoapi
# Load the COCO dataset
dataset = cocoapi.load_json('annotations/instances_train2017.json', 'images/train2017')
```
The `dataset` variable now contains a dictionary of images and annotations. The `images` key contains a list of images, and the `annotations` key contains a list of annotations.
Each annotation is a dictionary that contains the following information:
* `category_id`: The ID of the object category
* `bbox`: The bounding box of the object
* `score`: The confidence score of the object
## Training a Model
Now that we have a dataset of images with labeled objects, we can train a model to perform object detection.
To train a model, we can use the [TensorFlow Object Detection API](https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection#training-a-model).
The TensorFlow Object Detection API provides a number of pre-trained models that you can use as a starting point. For this tutorial, we will use the [Faster R-CNN model](https://arxiv.org/abs/1506.01497).
To train a model, you can use the following code:
```
import tensorflow as tf
from object_detection.utils import dataset_util
# Create a training dataset
train_dataset = dataset_util.create_tf_record_dataset(
dataset.images, dataset.annotations, 'train.record')
# Create a model
model = tf.saved_model.load('models/faster_rcnn_inception_v2_coco')
# Train the model
model.train(train_dataset, steps=1000)
```
The `train_dataset` variable is a `tf.data.Dataset` object that contains the training data. The `model` variable is a `tf.saved_model.SavedModel` object that contains the
