2. Tensorflow Object Detection Model Retrain 방법에 대해 알아보자

진행하는 논문만 마무리하고 다시 쓰고자 계획했는데 어느덧 반년이 넘는 시간이 흘러버렸다..

지금은 논문 작업이 거의 완료돼서 시간적 여유가 많으니

Tensorflow Object Detection Model Retrain 방법에 대해 정리하도록 하겠다.

Retrain에는 segmentation도 같이 진행하는 Mask R-CNN 모델을 사용했다.

Dataset은 여기에서 Training Data에서 Rigid Instruments만을 받아 학습에 사용했다.

Rigid Instruments를 받아보면 4개의 폴더가 있는데

그 중 3개는 학습용으로, 나머지 1개는 검증용으로 정리해서 사용했다.

정리된 Dataset와 사용한 코드들은 내 Github에서 다운받을 수 있다.

이제 다음 글에서 다운받은 Custom Dataset을 TFRecord 파일로 변경하는 방법부터 알아보도록 하자.

[ 참고 사이트 ]

https://medium.com/@vijendra1125/custom-mask-rcnn-using-tensorflow-object-detection-api-101149ce0765

https://github.com/vijendra1125/Custom-Mask-RCNN-using-Tensorfow-Object-detection-API

https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md

https://yongyong-e.tistory.com/31?category=836820

https://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=5taku&logNo=221283071607&parentCategoryNo=&categoryNo=8&viewDate=&isShowPopularPosts=true&from=search

https://github.com/5taku/tensorflow_object_detection_helper_tool

https://deeplearning.home.blog/2018/11/13/python-tensorflow-object-detection-api%eb%a5%bc-%ec%9d%b4%ec%9a%a9%ed%95%9c-%ea%b0%9d%ec%b2%b4-%ed%83%90%ec%a7%80-%eb%b0%a9%eb%b2%95-2/

https://you359.github.io/tensorflow%20models/Tensorflow-Object-Detection-API-Training/

https://ukayzm.github.io/pet-training/