DeepLab에서 Sematic Segmentation(데모 이동)

2312 단어 TensorFlowSemanticSegmentation
DeepLab: Deep Labelling for Semantic Image Segmentation 에서 Sematic Segmentation 하고, 위대한 것들이 쓰여 있습니다만, 데모를 움직이는 곳까지입니다, 죄송합니다.

Mononoke 공주의 한 장면을 읽어 보면, 새와 사람과 말이라는 꽤있을 것 같은 판정으로 재미있었습니다.


Installation


  • 기본은 쓰여진 대로 실시한다.
  • 단, 이하에 주의에 주의.

  • installation 의 python deeplab/model_test.py 까지 움직이면 괜찮

    • 주의


  • pip install tensorflow 그러면, 현재 상태라고 tensorflow ver.2가 들어갑니다만, 전제가 ver.1이므로, 버전 지정으로 인스톨합시다. ver.2로 하면 오류이 나옵니다.
  • pip install tensorflow-gpu 는 gpu 버전이 필요하지 않으면 넣지 않아도 됩니다. 반대로 넣으면 오류이 나오고 움직이지 않게 됩니다. 잘 모르면 우선 스루하는 것이 무난할지도 모릅니다.
  • sudo apt-get install python-pil python-numpy 는 mac이라면 Pillow와 numpy가 들어 있으면 괜찮을 것 같다 (라고 믿고 실행하면 괜찮았던 것 같아 거짓말일지도 모릅니다). 확인 방법은 pip list 로 표시되면 괜찮습니다. 그렇지 않으면 pip install 해주세요.

    • DeepLab Demo.ipynb 이동


  • git clone url
  • cd models
  • jupyter notebook deeplab/deeplab_demo.ipynb
    ↑를 실행하면 브라우저에서 마음대로 http://localhost:8888/notebooks/deeplab_demo.ipynb 에 액세스 할 것.
  • run all 하지 말라고 써 있지만, run all 하면 import 부족의 에러가 나오므로 더해(아래 참조)로부터 실시한다.run all 는 메뉴의 Cell 에서 선택할 수 있습니다.
  • 완료되면 입력한 이미지에 따라 다음과 같은 결과가 표시된다.


    • 가져오기 추가



    Select a pretrained model



    import tensorflow as tf

    Run on sample images



    from six.moves import urllib
    from PIL import Image
    from io import BytesIO
    1시간에 해보는 ObjectDetectionAPI로 이미지 해석
    Elastic File System을 살짝 알 수 있습니다.

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