Object detect API
- 구글의 텐서플로우 API 중 손쉽게(?) 딥러닝을 통한 객체검출을 할 수 있게 해주는 API
- 이것을 응용할수 있도록 EdgeElectonics의 예제코드와 함께 객체검출용으로 텐서플로우1을 설치하도록 하겠음
- 개발환경을 한번에 설치할 수 있기 때문에 매우 유용하다.
- 본 글에는 객체검출을 하는 모델이 있다는 전제하에(.pb 혹은 .tflite) 진행함.
따라하기
(putty로 띄워서 복사붙여넣기해서 사용하세요)
- 라즈베리파이 업데이트하기 ( 처음 실행할땐 20~40분 소요할 수 있음 )
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade

git clone https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Lite-Object-Detection-on-Android-and-Raspberry-Pi.git

- 예제설정에 맞게 tflite1으로 폴더명변경하겠음(옮기겠음)
mv Tensor(Tab) tflite1
cd tflite1

- 가상환경을 위해 virtual_env(venv)설치
sudo pip3 install virtualenv
- 가상환경을 만들어보자 (가상환경이름 : tflite1-env)
python3 -m venv tflite1-env
- 해당폴더의 가상환경을 실행하자 (가상환경 실행을위해 무조건 이폴더에서 이명령어로 실행해야한다)
source tflite1-env/bin/activate
- 개발환경을 셸스크립트를 이용해 편하게 다운받자(Edje아저씨👍)
bash get_pi_requirements.sh
pip3 install tensorflow==1.13.1


- Edje아저씨의 코드를 사용하고싶으면 이런식으로 코드작성을하면 가능하다.
- 모델폴더(디렉토리) 지정을 하기만 하면 된다.
python3 TFLite_detection_webcam.py --modeldir=모델디렉토리'
- 라즈베리파이에서 객체감지환경을(TF1) 매우 간편하고 정확하고 빠르게
진행하고 완료하였다. 잘 응용 해보자.
- 구글예제모델
- 모델디렉토리엔 파일이 이렇게 있어야한다.(detect.tflite, labelmap.txt)

참고