TensorFlow2.x進行SSD-Mobilenet遷移訓練與驗證流程(下)

1. 前言

 前一篇已經教大家如何使用Window 10上架設Anaconda環境及安裝CUDA與cuDNN進行TensorFlow 2.6的SSD-MobileNet遷移訓練，這次要教大家如何透過jupyter notebook驗證自己遷移訓練的模型。 

2. jupyter notebook環境安裝
   1. 安裝jupyter notebook

conda install jupyter notebook

1. 2. 安裝jupyter notebook時會也會安裝相關packages，請輸入”y”繼續安裝(圖1)

圖1

 

1. 3. 把虛擬環境加入Jupyter Notebook的核心，讓Jupyter Notebook能夠應用自建的虛擬環境

python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "tensorflow"

3. TensorFlow物件偵測SSD-MobileNet遷移訓練模型驗證

1. 在C:\TensorFlow新增test_images資料夾(圖2)

圖2

2. 把要驗證的圖片放在test_images資料夾內(圖3)

圖3

3. Anaconda的tensorflow虛擬環境下開啟C:\TensorFlow\models\research\object_detection\colab_tutorials資料夾 (圖4)

圖4

4. 輸入以下指令開啟jupyter notebook

jupyter notebook

5. 開啟 object_detection_tutorial.ipynb 範例(圖5)

圖5

6. 選擇虛擬環境核心 (圖6)

圖6

7. 由於相關環境已經建置完成，因此於object_detection_tutorial.ipynb代碼進行以下修改方可使用 (圖7)

圖7

8. 執行完後可以看到結果 (圖8)

圖8

結語

透過此次教學，相信各位已能驗證自我訓練的模型並偵測物件，有問題的看官們歡迎聯繫我，我們一同討論。

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