잘못된 후처리로 인해. OpenCV의 샘플을 참조로 사용해 보십시오: https://github.com/opencv/opencv/blob… 그런 다음 OpenCV를 사용하여 웹캠과 연결했습니다. 공식 문서조차도 어떻게 할 수 있는지 설명하는 많은 예가 있습니다. 그래서, 나는 그것에 더 깊이 파고 하지 않습니다. 더 흥미로운 부분은 응용 프로그램의 성능을 높이기 위해 수행 한 최적화입니다. 내 경우에는 좋은 fps를 보았다 – 초 당 프레임. 좋은 게시물하지만난이 오류 cv2.error을 가지고있어요: OpenCV (3.4.2) C:Miniconda3conda-bldopencv-suite_1534379933306workmodulesdnnsrclayerspermute_layer.cpp:137: 오류: (-215:어설션 실패) (int)_numAxes == 입력[0].크기() 함수에서 ` 이력서::dn::PermuteLayerImpl::getMemoryShapes` 최근 날, 나는 장치에 TensorFlow 프레임 워크에서 훈련 된 딥 러닝 모델을 배포하기 위해 노력하고 있습니다. TensorFlow 파이썬 API 및 TensorFLow 팀에서 배포를 위한 사용자 지정 코드를 작성하는 것은 매우 쉽습니다. 그러나 장치에서 더 나은 암호화가 필요하기 때문에 배포를 위해 파이썬 API 대신 TF C ++ API를 사용하려고합니다. 게다가 나는 또한 까마귀를 사용, 파이썬 FLASK에서 유사한 구문을 가진 C ++ 마이크로 웹 프레임 워크, 추론의 HTTP 요청에 대한 간단한 C ++ 웹 서버를 작성합니다 . 텐서플로우 모델은 일반적으로 상당히 많은 수의 매개변수를 가지는 예제의 git 리포지토리입니다.
동결은 나중에 사용할 수 있는 단일 파일에 필요한 것(그래프, 가중치 등)만 식별하고 저장하는 프로세스입니다. 즉, 모델을 “내보내기”하는 TF 방법입니다. 동결 프로세스는 Protobuf (.pb) 파일을 생성합니다. 이 명령을 실행하지 않으면 예제가 작동하지 않습니다. 일반적으로 많은 OpenCV 예제의 일반 바닐라 /naive 구현은 실제로 최적이 아닙니다(예: OpenCV의 일부 함수는 I/O 경계가 무겁습니다.) 그래서 이 것을 접할 수있는 다양한 솔루션을 마련해야했습니다 : 여기에 웹 서버로 tensorflow C ++에 모델을 배포하는 매우 간단한 예가 있습니다. GRPC 및 kubernetes와 결합 TF C ++는 더 우아하고 고급 방법이며 다음 단계입니다. @dkurt: 고마워요! 예제를 기반으로 코드를 변경하여 작업했습니다. 코드를 공유할 수 없지만 내일 작업 코드를 게시할 수 있도록 여기에 새 새 코드입니다. 좋은 소식은 텐서플로우의 탐지 모델 동물원 리포지토리에 자유롭게 사용할 수 있는 훈련되고 최적화되고 널리 사용되는 모델이 많이 있다는 것입니다.
데이터 집합을 잘 알고 있는 사용 가능한 모델이 필요에 맞는 경우 하나를 학습할 필요가 없습니다. 첫 번째, 나는 TensorFlow 모델 리포지토리를 뽑아 다음 뿐만 아니라 출시 노트북을 보았다. 그것은 기본적으로 미리 훈련 된 모델을 사용하는 모든 단계를 거쳤습니다. 그들의 예에서, 그들은 “모바일넷으로 SSD”모델을 사용하지만 당신은 또한 그들이 “Tensorflow 감지 모델 동물원”이라고 부르는 에 다른 몇 가지 사전 훈련 된 모델을 다운로드 할 수 있습니다. 이러한 모델은 COCO 데이터 집합에 대해 학습되며 모델 속도(저속, 중간 및 빠름) 및 모델 성능(mAP- 평균 평균 정밀도)에 따라 달라집니다. 안녕 진, 어떻게 SSD 모델과 같은 프로세스를 추적하기 위해 내 텐서 플로우 모델을 사용할 수 있습니까? 당신은 어떤 소스 코드 또는 제안이 있는 경우 지금 재생하십시오 객체 감지의 기초를 이해, Edureka에 의해 Tensorflow와 AI 와 딥 러닝을 체크 아웃, 250,000 개 이상의 만족 학습자의 네트워크와 신뢰할 수있는 온라인 학습 회사 전 세계에 퍼져 있습니다.