tensorflow에서 Semantic Segmentation(MASK R-CAN)을 이동해 봤습니다(→느낌이 좋아요)

의 목적
(공부를 하고 나서 하자.) 분류를 바꿔보고 싶어요.
다만, 아래의 보도에 따라 활동했습니다...단지 이런 내용일 뿐이다.
다만
실제로 입력 이미지를 적절하게 선택하여 자신의 환경에서 실행하는 경우
다른 사람이 쓴 기사나 책을 보는 것과는 다른 인상을 준다.
나는 네가 한번 움직여 보라고 건의한다
직접 수행할 수 있는 등급 정보가 담긴 몇 편의 글을 참고하려 했으나 3연패에 빠졌다.
그리고 네 번째 참고로 다음 글을 참고하여 행동을 시작했다.놀라다.
　whoopsidaisies's diary
　2018-02-27
MASKR-CAN 기반 Semantic Segmentation
　( http://whoopsidaisies.hatenablog.com/entry/2018/02/27/184448 )
나는 환경의 차이라고 생각했지만 몇 가지 오류가 발생했다.
징징거리기만 하면 해결되는 간단한 것.
기억이 거슬러 올라가면 그건 따로 노트로 남는다.
컨디션
OS: Windows 10 버전 1803(OS 구축 1714.829)
※ 신중을 기하기 위해 누군가 자세한 조건을 적었습니다.
극단적으로 말하면 낡지 않을 것이다.
WSL(Windows Subsystem for Linux): 위 Windows 10 참조
Linux:Ubuntu 18.04LTS
opencv:3.4.0
※ 3.4.1 같은 건 아니에요.오픈cv와 관련이 있습니까?
실행 결과
무료 사진을 입력했습니다.
두 번째는 결번.
하나하나가 대단해서 검출력이라고 생각해요.기대했던 대로!!!
첫째

※ 개 3마리가 있다고 생각하나...
둘째(취향 문제로 결근하는 것은 기술과 무관하다.)
셋째

※ 여성의 손가락(손)은 사람으로 취급되지 않는다...
넷째

※ 여성의 옷, 손은 사람으로 취급되지 않아 재미있어요.
사람이 개를 놀리지만, 가장 기본적인 구성이다...
총결산
어쨌든 판매 활동은 정말 다행이다.
다시 한 번 말하지만, 아래의 문장은 기본적으로 이렇게 집행되었다.
　whoopsidaisies's diary
　2018-02-27
MASKR-CAN 기반 Semantic Segmentation
　( http://whoopsidaisies.hatenablog.com/entry/2018/02/27/184448 )
DN 같은 건 앞으로 어디서 착륙할 수 있을지 모르겠어요.
구분 같은 건 흡수되어야 하는 거겠지.
자신이 좋아하는 그림으로 한 번 실행하는 것을 추천합니다.
관련(본인)
권적신경망(CNN)의 설명은 너무 선동적이지 않나요?(1층 정도만 성공했지?)
좋은 책 읽기 "0부터 만든 딥 레어링-파이톤에서 배운 딥러닝의 이론과 실장"
Google Lens 는 어떤 기술을 사용합니까?Google이니까 Tensorflow?GoogLeNet?
신경 네트워크 활성화 함수 Sigmoid와 ReLU의 관계
금후
또 관련 논의를 할 수 있다면.
공부 좀 해요.
댓글 있으면 부탁드려요