Обнаружение объектов в реальном времени с использованием TensorFlow

Я только начал экспериментировать с технологиями Deep Learning и Computer Vision. Я наткнулся на этот замечательный учебник. Я настроил среду TensorFlow с помощью докера и обучил свои собственные наборы объектов, и это обеспечило большую точность при тестировании.

Теперь я хочу сделать то же самое более реалистичным. Например, вместо того, чтобы давать изображение объекта в качестве входных данных, я хочу использовать веб-камеру и заставить ее распознавать объект с помощью TensorFlow. Можете ли вы, ребята, указать мне правильное место для начала этой работы?


person Sivaprasanna Sethuraman    schedule 13.11.2016    source источник


Ответы (1)


Вы можете посмотреть TensorFlow Serving, чтобы отделить вычисления от датчиков (и распределить вычисления ) или наш C++ API. Кроме того, тензорный поток был написан с акцентом на пропускную способность, а не на задержку, поэтому пакетные выборки выполняются как можно чаще. Вам не нужно запускать тензорный поток в каждом кадре, поэтому ввод с веб-камеры определенно должен быть в сфере возможностей. Популярными вариантами являются уменьшение размера сети и покупка более качественного оборудования.

person drpng    schedule 13.11.2016
comment
Я думал, что может потребоваться TensorFlow Serving. Но для этого нам нужно в первую очередь экспортировать нашу модель, верно? Как я могу экспортировать модель, которую я переобучил с помощью TensorFlow (с помощью учебника, о котором я упоминал в вопросе)? - person Sivaprasanna Sethuraman; 13.11.2016
comment
Да, вы можете просто экспортировать это, тогда сервер тензорного потока сможет запустить модель на ваших входных тензорах. - person drpng; 13.11.2016
comment
Вот в чем вопрос. Как я могу экспортировать модель? Я получил файл .pb в качестве вывода. Что я должен делать? - person Sivaprasanna Sethuraman; 14.11.2016
comment
Вы должны были получить контрольную точку, если следовали инструкциям. - person drpng; 14.11.2016