15
правок
Изменения
Нет описания правки
====Сбор и маркировка изображений====
У нас есть 6 типов объектов, а именно: красный свет, зеленый свет, знак остановки, ограничение скорости 40 миль в час, ограничение скорости 25 миль в час и несколько фигурок Lego в качестве пешеходов.[[Файл:Obj.jpg |400px|thumb| right| Рис. 5 1 Установленные объекты]] Таким образом, у нас будет около 50 подобных фотографий, с объектами размещенными случайным образом на каждом изображении. Затем пометим каждое изображение с помощью ограничительной рамки для каждого объекта на изображении. С помощью бесплатного инструмента, называемый [https://tzutalin.github.io/labelImg/ labelImg] ''(для Windows / Mac / Linux)'' это можно сделать довольно быстро и просто.
Этот шаг занимает 3-4 часа, в зависимости от количества шагов, которые вы тренируете ''(они же эпохи или num_steps)''. После того, как тренировка будет завершена, вы увидите кучу файлов в <tt>model_dir</tt>. Мы ищем самое последнее <tt>model.ckpt-xxxx.meta</tt> файл.Во время обучения мы можем отслеживать прогрессирование потерь и точности с помощью '''TensorBoard'''.
Тестируем обученную модель: [[Файл:Newobj.jpg |400px|thumb| right| Рис. 6 2 Опознанные объекты]]
После тренировки прогоняем несколько изображений из тестового набора данных через нашу новую модель. Как и ожидалось, практически все объекты на изображении были идентифицированы с относительно высокой достоверностью. Более отдаленные объекты становились больше и легче обнаружить, когда наша машина приближалась к ним.
