텐서플로우를 사용한 객체 감지
얼마 전에 저는 객체 감지 AI를 훈련시켰습니다.
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한 여름의 추운 날, 호주에서는 여름이 아니라 겨울이죠…
AI 모델을 훈련하여 비캡된 콘크리트 강화 철근을 감지하는 것이 급한 필요성을 느꼈습니다…
그래서 근처 Bunnings Warehouse에서
이런 새롭고 반짝이는 철근 바를 몇 개 구입했습니다.
그리고 이와 같은 철근 안전 캡도 구입했습니다.
캡부터 시작
이 노란 철근 캡을 사용하여 다양한 구성의 사진을 100장 정도 찍고,
LabelImg을 사용하여 라벨링했습니다.
그 후 SSD 모델을 사용하고, 또 다른 EfficientNet을 사용하여 Python에서 조금의 코딩을 진행했습니다.
그 결과, 모델은 제가 원하는 것을 빠르게 학습했습니다.
처음에는 거의 모든 노란 원통형 물체를 철근 캡으로 인식했습니다.
그리고 바운딩 박스의 정확도는 더 높일 수 있었죠…
이후 철근이 등장
차고에서 다른 유용한 도구들을 몇 가지 가져와, 이런 식으로 또 100장의 사진을 찍었습니다.
그 후, 모델이 더 잘 인식하기 시작했습니다.
네, 확실히 더 잘 되었습니다.
모바일 앱
마침내, 지연 시간 없이 모바일 폰에서 작동할 수 있는 작은 SSD AI 모델을 훈련시키고, 간단한 안드로이드 앱을 만들었습니다.
그리고 이 앱이 삼성 S8에서 어떻게 보이는지 아래에 보여드립니다:
이것은 매우 좋은 실험 였습니다.
