안녕하세요.
조신선입니다. 오늘은 이미지, 비디오 개체를 감지하는 파이썬 라이브러리인 'imageAI'를 소개해보겠습니다.
ImageAI 는 개발자, 연구원 및 학생이 간단하고 몇 줄의 코드를 사용하여 자체 내장형 딥 러닝 및 컴퓨터 비전 기능을 갖춘 애플리케이션과 시스템을 구축할 수 있도록 구축된 Python 라이브러리입니다. 이 문서는 여러 코드 예제와 함께 ImageAI 에서 사용할 수 있는 모든 클래스 및 함수에 대한 자세한 정보를 제공하기 위해 제공됩니다 . ImageAI 는 Moses Olafenwa 가 개발한 프로젝트입니다 .
ImageAI 의 공식 GitHub 리포지토리 는 https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI 입니다.
ImageAI는 이제 PyTorch 백엔드를 사용합니다.
이에 대한 자세한 내용과 기존 Tensorflow 사전 학습 모델, 사용자 정의 모델 및 Pascal VOC 데이터 세트를 사용할 계획이라면 BACKEND_MIGRATION.md 문서를 참조하세요 .
ImageAI 설치
ImageAI를 사용하려면 Python 3.7.6과 일부 다른 Python 라이브러리 및 프레임워크가 설치되어 있어야 합니다. ImageAI를 설치하기 전에 다음 종속 항목을 설치해야 합니다.
- Python 3.7 , Python 3.8 , Python 3.9 또는 Python 3.10 다운로드 및 설치
- 종속성 설치(CPU)
-
pip install cython pillow>=7.0.0 numpy>=1.18.1 opencv-python>=4.1.2 torch>=1.9.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu torchvision>=0.10.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu pytest==7.1.3 tqdm==4.64.1 scipy>=1.7.3 matplotlib>=3.4.3 mock==4.0.3 - 종속성 설치(GPU/CUDA)
-
pip install cython pillow>=7.0.0 numpy>=1.18.1 opencv-python>=4.1.2 torch>=1.9.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102 torchvision>=0.10.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu102 pytest==7.1.3 tqdm==4.64.1 scipy>=1.7.3 matplotlib>=3.4.3 mock==4.0.3 - 사용자 정의 AI 모델을 교육하려는 경우 아래 명령을 실행하여 추가 종속성을 설치하십시오.
-
pip install pycocotools@git+https://github.com/gautamchitnis/cocoapi.git@cocodataset-master#subdirectory=PythonAPI - 이미지AI
-
pip install imageai --upgrade
ImageAI가 설치 되면 아래와 같이 매우 강력한 컴퓨터 비전 작업을 수행하기 위해 아주 적은 수의 코드 실행을 시작할 수 있습니다.
이미지 인식
이미지에서 1000개의 서로 다른 물체 인식
- 컨버터블: 52.459555864334106
- sports_car : 37.61284649372101
- 픽업: 3.1751200556755066
- car_wheel : 1.817505806684494
- 미니밴: 1.7487050965428352
이미지 개체 감지
이미지에서 가장 흔한 일상 물체 80개를 감지합니다.
비디오 개체 감지
비디오에서 가장 흔한 일상 물체 80개를 감지합니다.
비디오 감지 분석
비디오에서 감지된 개체의 시간 기반 분석을 생성합니다.
맞춤형 이미지 인식 교육 및 추론
사용자 지정 개체 인식에 대한 새로운 이미지 새로운 딥 러닝 모델 교육
사용자 지정 개체 감지 교육 및 추론
새로운 YOLOv3 모델을 학습시켜 사용자 지정 객체 감지
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