Tensorflow v2.3 Object Detection API fine tuning (2)

4. 제너레이트 파일 다운

github_url에서 파일을 클론 받아서 README.md 파일을 제외하고 object_detection 폴더에 넣으시면 됩니다.

git clone https://github.com/hojihun5516/object_detection_setting.git

그러면 해당 폴더에 아래와 같이 추가가 됩니다.

5. xml_to_csv

방금 내려받은 파일중 xml_to_csv.py를 실행해줍니다.
xml로 되어있는 내용들을 csv로 컨버팅 해주는 작업입니다.

#object_detection 폴더

python xml_to_csv.py

잘 실행이 되었다면 images폴더에 test_labels.csv, train_labels.csv 파일들이 생성됩니다.

6. generate tf record

#object_detection 폴더

# 트레이닝 이미지
python generate_tfrecord.py --csv_input=images/train_labels.csv --image_dir=images/train --output_path=train.record

# 테스트 이미지
python generate_tfrecord.py --csv_input=images/test_labels.csv --image_dir=images/test --output_path=test.record

잘 실행이 되었다면 object_detection폴더에 train.record, test.record 파일들이 생성됩니다.

7. generate labelmap

라벨맵을 생성합니다.

#object_detection 폴더

#라벨맵 
python generate_labelmap.py

잘 실행이 되었다면 images 폴더에 labelmap.pbtxt 파일이 생성됩니다.