Wykrywanie obiektów z użyciem Tensorflow

W jednym zimnym zimnym dniu w lipcu … czyli w Australii … czułem nagły potrzebę trenowania modelu AI do wykrywania nierozpaczonych prętów zbrojeniowych w betonie…

Więc kupiłem w lokalnym Bunnings Warehouse sklepie kilka nowych, błyszczących prętów zbrojeniowych takich jak te

oraz korki bezpieczeństwa na pręty zbrojeniowe takie jak te

Zaczęliśmy od korków

Zrobiłem sto zdjęć różnych kompozycji z tymi żółtymi korkami na pręty zbrojeniowe, oznaczyłem je w LabelImg, wziąłem pewien model SSD, a potem jeszcze EfficientNet i zrobiłem trochę kodu w Python- i model szybko nauczył się tego, czego chciałem.

na początku model traktował prawie wszystkie żółte cylindryczne obiekty jako korki na pręty zbrojeniowe

A granice prostokątów mogły być bardziej precyzyjne…

Potem pojawiły się pręty

Wziąłem kilka innych przydatnych narzędzi z garażu i zrobiłem jeszcze sto zdjęć takich jak te, a model zaczął lepiej widzieć…

Tak, o wiele lepiej.

Aplikacja mobilna

W końcu wytrenowałem mały model SSD AI, który mógł działać na moim telefonie mobilnym bez ogromnych opóźnień, stworzyłem prostą aplikację Android i oto jak wyglądała na Samsungu S8:

Była to bardzo dobra eksperyment.

Przydatne linki

• MMdetection nie jest już wspierane
• Przepływ pracy do trenowania wykrywacza obiektów z Label Studio & MMDetection
• LabelImg: https://github.com/HumanSignal/labelImg
• TensorFlow: https://www.tensorflow.org/
• Python Cheatsheet
• Conda Cheatsheet
• venv Cheatsheet
• Bash Cheat Sheet
• Ollama cheatsheet
• Generowanie PDF w Pythonie - biblioteki i przykłady"