run_inference 썸네일형 리스트형 1.4. run_inference_for_single_image 함수 설계 pretrained model 을 메모리에 올리는 과정까지 알아봤다. 이제 메모리에 올려진 계산 그래프에서 예측을 위해 필요한 텐서 두 개를 가져와 실행하는 데에 필요한 함수들을 알아보자. 관련 글로 [Deep Learning/Tensorflow] - MNIST 분류 모델, 조금 다르게 실행해보자 가 있으니 읽고 오길 바란다. 모델 실행을 위해서는 계산 그래프에서 텐서를 가져와 object detecting 결과를 뽑아주는 함수 결과값을 통해 이미지에 bounding box를 그려주는 함수 가 필요하다. 이번 글에서는 '1. 계산 그래프에서 텐서를 가져와 object detection 결과를 뽑아주는 함수' 에 대해 알아보도록 하겠다. 이 과정에서 이전에 다운받지 않은 opencv를 사용할 것이기 때문에.. 더보기 1.3. Pretrained model의 계산 그래프 로드 다운받은 pretrained model 관련 파일들 중에서 예측에 필요한 파일은 frozen_inference_graph.pb 이다. 그니까 우리의 목표는 아래와 같은 결과 사진을 얻는 것이고, 이를 위해선 하드디스크에 저장돼 있는 frozen_inference_graph.pb 파일을 메모리에 올려 실행해줘야한다는 말이다. 그래서 이번 글에선 frozen_inference_graph.pb를 메모리에 올리는 과정까지 알아보겠다. 글 시작에 앞서 protocol buffer와 관련된 글, [인공지능 용어 정리] - Protocol Buffer 개념 ~ Protocol Buffer 실습 2을 읽고 오길 바란다. protocol buffer가 무엇이고 어떻게 사용하는 지를 알아야 이후부터 진행되는 내용을 정확히.. 더보기 이전 1 다음
