-
Danilo Diaz Valencia
-
Santiago Jaramillo
-
Julian Eusse Jaramillo
Este repo es un guía para la ejecución demo del proyecto Identificación de etiquetas en líneas de manufactura.
Resumen
- Detección de Hoja
- Reorientación de Hoja
- Detección de Palabra
- Requerimientos
- Steps
- Docker Image
El primer paso es instalar TensorFlow-. Hay muchos videos geniales en YouTube que brindan más detalles sobre cómo hacer esto y recomiendo echar un vistazo a este video y guía visualización de cómo hacerlo. Los requisitos para TensorFlow-GPU son Anaconda, CUDA y cuDNN. Los dos últimos, CUDA y cuDNN , son necesarios para utilizar la memoria gráfica de la GPU y cambiar la carga de trabajo aunque también se puede usar Tensorflow normal pero esto retrasar entrenamiento y procesos . Mientras tanto, Anaconda es lo que usaremos para configurar un entorno virtual donde instalaremos los paquetes necesarios.
conda create -n tensorflow pip python=3.8
Instalar tensorflow
pip install tensorflow
si está usando tensorflow GPU use
pip install tensorflow-gpu
Para realizar los entrenamientos y los experimentos es necesario realizar la instalacion del api de TensorFlow y seleccionar un modelo TensorFlow models repository
git clone https://github.com/tensorflow/models.git
Estos son la librerias que se usaron para realizar todo el projecto.
pip install -r requirements.txt
Este repositorio contiene todos los experimentos realizados para logra la implementación del demo de detección de objetos. Dejaderos unos pasos de como realizamos el entrenamiento.
Descargamos las imágenes que se encuentra almacenadas en Drive , tener muy encuant el tipo de Dataset Word_Detection/Sheet_detection
python 001_down_data.py --name_data=Word_Detection --name_path=data
python 001_down_data.py --name_data=Sheet_detection --name_path=data
Separamos los datos en train/test
python 002_train_test_val.py
Como las imágenes estaba etiquetadas en formato XML hay que realizar un proceso para convertirlo en un Dataset manipulable.
python 003_xml-to-csv.py
Generamos los tf_record info
python 004_generate_tfrecord.py -x data/train.csv -l data/annotations/Word_Detection/label_map.pbtxt -o data/annotations/Word_Detection/train.record -i data/train
python 004_generate_tfrecord.py -x data/test.csv -l data/annotations/Word_Detection/label_map.pbtxt -o data/annotations/Word_Detection/test.record -i data/test
Entrenamos modelo (Este enteramiento dura 4horas)
python model_main_tf2.py --model_dir=models/my_ssd_mobilenet_v2_fpnlite --pipeline_config_path=models/my_ssd_mobilenet_v2_fpnlite/pipeline.config
Exportamos modelo
python 006_export_model.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path ./models/{namemodel}/pipeline.config --trained_checkpoint_dir ./models/{namemodel}/ --output_directory ./exported-models/prueba
Evaluamos modelo
python3 ~/tensorflow_models/object_detection/eval.py --logtostderr --pipeline_config_path=ssd_mobilenet_v1_face.config --checkpoint_dir=model_output --eval_dir=eval
Para obtener la imagen de Docker use :
docker pull ddiazva312/object_detection
http://localhost:8080/docs
http://localhost:5000/
