{"id":342100,"date":"2022-12-02T15:00:52","date_gmt":"2022-12-02T15:00:52","guid":{"rendered":"http:\/\/savepearlharbor.com\/?p=342100"},"modified":"-0001-11-30T00:00:00","modified_gmt":"-0001-11-29T21:00:00","slug":"","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/savepearlharbor.com\/?p=342100","title":{"rendered":"\u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432 \u0441 TensorFlow: \u043a\u0430\u043a \u0441 \u043d\u0435\u0439 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0442\u044c<\/span>"},"content":{"rendered":"
<\/div>\n
\n
\n
\n
\n

\u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u0412 \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f\u0448\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0432 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432. \u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e TensorFlow \u2014 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 Google \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u0438\u044f.<\/p>\n

\u0426\u0435\u043b\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u2014 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0443\u0431\u043e\u0432 (\u043c\u0430\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432) \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043d\u0442\u0433\u0435\u043d\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432, \u043e \u0447\u0451\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c. <\/p>\n

<\/figcaption><\/figure>\n

\u0427\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u044b?<\/h2>\n

\u042d\u0442\u043e\u00a0 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c TensorFlow. \u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043c. <\/p>\n

<\/figcaption><\/figure>\n

\u042d\u0442\u0430\u043f 1. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n

\u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c Anaconda. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 GPU, \u0442\u043e \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c cuDNN \u0438 CUDA \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e-\u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439, \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. <\/p>\n

\u042d\u0442\u0430\u043f 2. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 TensorFlow<\/h3>\n

\u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438:<\/p>\n

    \n
  1. \n

    \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 \u0432 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 (\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0432 C:), \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u00abtensorflow1\u00bb. \u041a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443. <\/p>\n<\/li>\n

  2. \n

    \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c<\/a> \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 TensowFlow \u0432 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e ..\\tensorflow1\\models. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e TensorFlow. <\/p>\n<\/li>\n

  3. \n

    \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c<\/a> \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Faster-RCNN-Inception \u0432 ..\\tensorflow1\\models\\research\\object_detection.\u00a0 <\/p>\n<\/li>\n

  4. \n

    \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c<\/a> \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043f\u0430\u0447\u043a\u0443 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0432 ..\\tensorflow1\\models\\research\\object_detection. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0431\u0430\u0437.<\/p>\n<\/li>\n

  5. \n

    \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430, \u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437 ..\\ object_detection\\images\\train, ..\\ object_detection\\images\\test, ..\\ object_detection\\training, ..\\ object_detection\\inference_graph \u0438 \u00abtest_labels.csv\u00bb, \u00abtrain_labels.csv\u00bb \u0432 ..\\ object_detection\\images.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

    \u042d\u0442\u0430\u043f 3. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a<\/h3>\n

    \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c Anaconda \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c venv \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434:<\/p>\n

    conda create -n tensorflow1 pip python <\/code><\/p>\n

    activate tensorflow1<\/code><\/p>\n

    python -m pip install --upgrade pip<\/code><\/p>\n

    pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow<\/code><\/p>\n

    \u00a0\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a:<\/p>\n

    conda install -c anaconda protobuf<\/code><\/p>\n

    pip install pillow<\/code><\/p>\n

    pip install lxml<\/code><\/p>\n

    pip install Cython<\/code><\/p>\n

    pip install contextlib2<\/code><\/p>\n

    pip install jupyter<\/code><\/p>\n

    pip install matplotlib<\/code><\/p>\n

    pip install pandas<\/code><\/p>\n

    pip install opencv-python<\/code><\/p>\n

    \u00a0\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b:<\/p>\n

    set PYTHONPATH=C:\\tensorflow1\\models; \\<\/code><\/p>\n

    C:\\tensorflow1\\models\\research;C:\\tensorflow1\\models\\research\\slim<\/code><\/p>\n

    \u0412 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435 ..\\models\\research \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b name_pb2.py, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 name.proto \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 \\object_detection\\protos. \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b:<\/p>\n

    protoc --python_out=. .\\object_detection\\protos\\anchor_generator.proto .\\object_detection\\protos\\argmax_matcher.proto .\\object_detection\\protos\\bipartite_matcher.proto .\\object_detection\\protos\\box_coder.proto .\\object_detection\\protos\\box_predictor.proto .\\object_detection\\protos\\eval.proto .\\object_detection\\protos\\faster_rcnn.proto .\\object_detection\\protos\\faster_rcnn_box_coder.proto .\\object_detection\\protos\\grid_anchor_generator.proto .\\object_detection\\protos\\hyperparams.proto .\\object_detection\\protos\\image_resizer.proto .\\object_detection\\protos\\input_reader.proto .\\object_detection\\protos\\losses.proto .\\object_detection\\protos\\matcher.proto .\\object_detection\\protos\\mean_stddev_box_coder.proto .\\object_detection\\protos\\model.proto .\\object_detection\\protos\\optimizer.proto .\\object_detection\\protos\\pipeline.proto .\\object_detection\\protos\\post_processing.proto .\\object_detection\\protos\\preprocessor.proto .\\object_detection\\protos\\region_similarity_calculator.proto .\\object_detection\\protos\\square_box_coder.proto .\\object_detection\\protos\\ssd.proto .\\object_detection\\protos\\ssd_anchor_generator.proto .\\object_detection\\protos\\string_int_label_map.proto .\\object_detection\\protos\\train.proto .\\object_detection\\protos\\keypoint_box_coder.proto .\\object_detection\\protos\\multiscale_anchor_generator.proto .\\object_detection\\protos\\graph_rewriter.proto .\\object_detection\\protos\\calibration.proto .\\object_detection\\protos\\flexible_grid_anchor_generator.proto<\/code><\/p>\n

    \u042d\u0442\u0430\u043f 4. \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b <\/h3>\n

    \u00a0Python setup.py build<\/code><\/p>\n

    Python setup.py install<\/code><\/p>\n

    jupyter notebook object_detection_tutorial.ipynb<\/code><\/p>\n

    \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043a\u043d\u043e Jupiter Notebook, \u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438. <\/p>\n

    <\/figcaption><\/figure>\n

    \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u0442\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d\u0448\u043e\u0442\u0435. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n

    \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 500 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438 80 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u041a\u0422. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0432\u0435\u0441\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0431\u044b\u043b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432, \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b. \u0412\u0435\u0441\u044c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430\u043c test \u0438 train \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435 ..\\research\\object_detection\\images.<\/p>\n

    \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c labelImg<\/a>. \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0444\u0442. \u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0443\u0442\u0438\u043b\u0438\u0442\u044b labelImg \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b:<\/p>\n

    conda install pyqt=5<\/code><\/p>\n

    conda install -c anaconda lxml<\/code><\/p>\n

    pyrcc5 -o libs\/resources.py resources.qrc<\/code><\/p>\n

    python labelImg.py<\/code><\/p>\n

    \u0412 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430 \u0432 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0441 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f xml-\u0444\u0430\u0439\u043b \u0441 \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n

    \u042d\u0442\u0430\u043f 5. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/h3>\n

    \u041d\u0443 \u0430 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b train_labels.csv \u0438 test_labels.csv \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 ..\\object_detection\\images:<\/p>\n

    Python xml_to_csv.py<\/code><\/p>\n

    \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043d\u0435\u0432\u043e\u043c \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c generate_tfrecord.py \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435. \u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 31 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435. \u0412 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0432\u044b\u0447\u043a\u0438, \u0430 \u0438\u0445 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e \u0442\u0435\u043c, \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n

    \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b tfrecord \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434:<\/p>\n

    python generate_tfrecord.py --csv_input=images\\train_labels.csv --image_dir=images\\train --output_path=train.record<\/code><\/p>\n

    python generate_tfrecord.py --csv_input=images\\test_labels.csv --image_dir=images\\test --output_path=test.record<\/code><\/p>\n

    \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435 ..\\research\\object_detection\\training \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c labelmap.pbtxt. \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435:\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/p>\n

    \u041a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c faster_rcnn_inception_v2.config \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430 ..\\research\\object_detection\\samples\\configs \u0432 ..\\research\\object_detection\\training. \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f:<\/p>\n

      \n
    1. \n

      \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 9. \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c num_classes \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n

    2. \n

      \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 106. \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c fine_tune_checkpoint \u043d\u0430 C:\/tensorflow1\/models\/research\/object_detection\/faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01-28\/model.ckpt\u201d \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 tensorflow.<\/p>\n<\/li>\n

    3. \n

      \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 123 \u0438 125. \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432 train_input_reader input_path \u043d\u0430 \u201c C:\/tensorflow1\/models\/research\/object_detection\/test.record\u201d, label_map_path \u043d\u0430 \u201cC:\/tensorflow1\/models\/research\/object_detection\/training\/labelmap.pbtxt\u201d.<\/p>\n<\/li>\n

    4. \n

      \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 130. \u041f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432 num_examples \u0432 ..\\images\\test \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n

    5. \n

      \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 135 \u0438 137. \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432 eval_input_reader input_path \u043d\u0430 \u201c C:\/tensorflow1\/models\/research\/object_detection\/test.record\u201d, label_map_path \u043d\u0430 \u201cC:\/tensorflow1\/models\/research\/object_detection\/training\/labelmap.pbtxt\u201d.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

      \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u043c \u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e:<\/p>\n

      python train.py --logtostderr --train_dir=training\/ --pipeline_config_path=training\/faster_rcnn_inception_v2.config<\/code><\/p>\n

      \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430\u0447\u043d\u0451\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c. \u0412 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435.<\/p>\n

      \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u0433\u0434\u0435 XXXX \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 model.ckpt-XXXX:<\/p>\n

      Python export_inference_graph.py \u2013input_type image_tensor \u2013pipeline_config_path training\/faster_rcnn_inception_v2.config \u2013trained_checkpoint_prefix training\/model.ckpt-XXXX \u2013output_directory inference_graph<\/code> <\/em><\/p>\n

      \u042d\u0442\u0430\u043f 6. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430<\/h3>\n

      \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432 ..\\object_detection. \u041c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 IMAGE_NAME, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 NUM_CLASSES \u0432 Object_detection_image.py. <\/p>\n

      \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 video \u0438\u043b\u0438 webcam. \u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 tensorflow1 \u0432 Anaconda \u0438 \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 idle.<\/p>\n

      \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0451 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438. \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0443\u0431\u043e\u0432, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043c\u0430\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0438 2 \u0437\u0443\u0431\u043e\u0432 \u0438 \u0447\u0435\u043b\u044e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u044b \u0441 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 99%.<\/p>\n

      <\/figcaption><\/figure>\n
      <\/figcaption><\/figure>\n

      \u0427\u0442\u043e \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435?<\/h2>\n

      \u0412 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0443\u0431\u044b (\u043c\u0430\u043b\u044f\u0440\u044b) \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043d\u0442\u0433\u0435\u043d\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0430\u0445. \u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0446\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438:<\/p>\n

        \n
      1. \n

        \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n

      2. \n

        \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n

      3. \n

        \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442.<\/p>\n<\/li>\n

      4. \n

        \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430.<\/p>\n<\/li>\n

      5. \n

        \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n

      6. \n

        \u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<\/li>\n

      7. \n

        \u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n

      8. \n

        \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

        \u0418 \u0434\u0430, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 TensorFlow, \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u2014 \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

        <\/div>\n


        \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 https:\/\/habr.com\/ru\/company\/sberbank\/blog\/703130\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        <\/div>\n
        \n
        \n
        \n
        \n

        \u041f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0442, \u0425\u0430\u0431\u0440! \u0412 \u0441\u0435\u0433\u043e\u0434\u043d\u044f\u0448\u043d\u0435\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u043e\u043f\u044b\u0442\u043e\u043c, \u043a\u0430\u043a \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043d\u0430\u0447\u0430\u0442\u044c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c TensorFlow \u0432 \u0446\u0435\u043b\u044f\u0445 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432. \u041d\u0430\u043f\u043e\u043c\u043d\u0438\u043c, \u0447\u0442\u043e TensorFlow \u2014 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u0430\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u0430\u044f \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u043c\u0430\u0448\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0440\u0430\u0437\u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0435\u0439 Google \u0434\u043b\u044f \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447 \u043f\u043e\u0441\u0442\u0440\u043e\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u0442\u0440\u0435\u043d\u0438\u0440\u043e\u0432\u043a\u0438 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u0446\u0435\u043b\u044c\u044e \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0445\u043e\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u044f \u0438 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u0438\u0444\u0438\u043a\u0430\u0446\u0438\u0438 \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u043e\u0432, \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0433\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0430 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0432\u043e\u0441\u043f\u0440\u0438\u044f\u0442\u0438\u044f.<\/p>\n

        \u0426\u0435\u043b\u044c \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 \u2014 \u043f\u0440\u0438\u0432\u043b\u0435\u0447\u044c \u044d\u0442\u043e\u0442 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0443\u0431\u043e\u0432 (\u043c\u0430\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432) \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043d\u0442\u0433\u0435\u043d\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0430\u0445 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438. \u0414\u043b\u044f \u0442\u043e\u0433\u043e \u0447\u0442\u043e\u0431\u044b \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u044c, \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0441\u043a\u043e\u043b\u044c\u043a\u043e \u0432\u0430\u0436\u043d\u044b\u0445 \u044d\u0442\u0430\u043f\u043e\u0432, \u043e \u0447\u0451\u043c \u0438 \u043f\u043e\u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c \u043f\u043e\u0434 \u043a\u0430\u0442\u043e\u043c. <\/p>\n

        <\/figcaption><\/figure>\n

        \u0427\u0442\u043e \u044d\u0442\u043e \u0437\u0430 \u044d\u0442\u0430\u043f\u044b?<\/h2>\n

        \u042d\u0442\u043e\u00a0 \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0438, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f, \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438 \u0441 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c TensorFlow. \u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u0438 \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u043c. <\/p>\n

        <\/figcaption><\/figure>\n

        \u042d\u0442\u0430\u043f 1. \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0433\u043e \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f<\/h3>\n

        \u0421\u0440\u0430\u0437\u0443 \u043f\u043e\u043d\u0430\u0434\u043e\u0431\u0438\u0442\u0441\u044f \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c Anaconda. \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b \u0441\u043e\u0431\u0438\u0440\u0430\u0435\u0442\u0435\u0441\u044c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430 GPU, \u0442\u043e \u043e\u0431\u044f\u0437\u0430\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u0442\u044c cuDNN \u0438 CUDA \u2014 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e-\u0430\u043f\u043f\u0430\u0440\u0430\u0442\u043d\u044b\u0439 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439, \u0443\u0432\u0435\u043b\u0438\u0447\u0438\u0432\u0430\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0432\u044b\u0447\u0438\u0441\u043b\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043c\u043e\u0449\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438. <\/p>\n

        \u042d\u0442\u0430\u043f 2. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 TensorFlow<\/h3>\n

        \u0414\u043b\u044f \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044f \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0430 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0448\u0430\u0433\u0438:<\/p>\n

          \n
        1. \n

          \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u043f\u0430\u043f\u043a\u0443 \u0432 \u0443\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u043c\u0435\u0441\u0442\u0435 (\u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u0432 C:), \u043d\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u00abtensorflow1\u00bb. \u041a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u044f\u0432\u043b\u044f\u0442\u044c\u0441\u044f \u0433\u043b\u0430\u0432\u043d\u044b\u043c \u0438 \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u0442\u044c \u0432 \u0441\u0435\u0431\u044f \u0432\u0441\u0435 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0438 \u0438 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0443. <\/p>\n<\/li>\n

        2. \n

          \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c<\/a> \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 TensowFlow \u0432 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u044e ..\\tensorflow1\\models. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0432\u043e\u0437\u043d\u0438\u043a\u043d\u043e\u0432\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0441\u043e\u0432\u043c\u0435\u0441\u0442\u0438\u043c\u043e\u0441\u0442\u0438 \u0440\u0435\u043a\u043e\u043c\u0435\u043d\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043f\u043e\u043d\u0438\u0437\u0438\u0442\u044c \u0432\u0435\u0440\u0441\u0438\u044e TensorFlow. <\/p>\n<\/li>\n

        3. \n

          \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c<\/a> \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u0430\u0432\u043b\u0438\u0432\u0430\u0435\u043c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c Faster-RCNN-Inception \u0432 ..\\tensorflow1\\models\\research\\object_detection.\u00a0 <\/p>\n<\/li>\n

        4. \n

          \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0430\u0435\u043c<\/a> \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0443\u044e \u043f\u0430\u0447\u043a\u0443 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u043e\u0432 \u0432 ..\\tensorflow1\\models\\research\\object_detection. \u0414\u0430\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u0442 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0443\u044e \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0443 \u0438 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u043d\u044b\u0435 \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0431\u0430\u0437.<\/p>\n<\/li>\n

        5. \n

          \u0415\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0443\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u0430\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0430\u044f \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0430, \u0442\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0443\u0434\u0430\u043b\u0438\u0442\u044c \u0432\u0441\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0438\u0437 ..\\ object_detection\\images\\train, ..\\ object_detection\\images\\test, ..\\ object_detection\\training, ..\\ object_detection\\inference_graph \u0438 \u00abtest_labels.csv\u00bb, \u00abtrain_labels.csv\u00bb \u0432 ..\\ object_detection\\images.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

          \u042d\u0442\u0430\u043f 3. \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a<\/h3>\n

          \u041a\u043e\u0433\u0434\u0430 \u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0442\u0443\u0440\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430, \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043a \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0438\u044e \u0432\u0438\u0440\u0442\u0443\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b. \u0417\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430\u0435\u043c Anaconda \u0438 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c venv \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434:<\/p>\n

          conda create -n tensorflow1 pip python <\/code><\/p>\n

          activate tensorflow1<\/code><\/p>\n

          python -m pip install --upgrade pip<\/code><\/p>\n

          pip install --ignore-installed --upgrade tensorflow<\/code><\/p>\n

          \u00a0\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u0431\u0438\u0431\u043b\u0438\u043e\u0442\u0435\u043a:<\/p>\n

          conda install -c anaconda protobuf<\/code><\/p>\n

          pip install pillow<\/code><\/p>\n

          pip install lxml<\/code><\/p>\n

          pip install Cython<\/code><\/p>\n

          pip install contextlib2<\/code><\/p>\n

          pip install jupyter<\/code><\/p>\n

          pip install matplotlib<\/code><\/p>\n

          pip install pandas<\/code><\/p>\n

          pip install opencv-python<\/code><\/p>\n

          \u00a0\u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043a\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0440\u0435\u0434\u044b:<\/p>\n

          set PYTHONPATH=C:\\tensorflow1\\models; \\<\/code><\/p>\n

          C:\\tensorflow1\\models\\research;C:\\tensorflow1\\models\\research\\slim<\/code><\/p>\n

          \u0412 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435 ..\\models\\research \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0451\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b name_pb2.py, \u0441\u043e\u0441\u0442\u043e\u044f\u0449\u0438\u0439 \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 name.proto \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 \\object_detection\\protos. \u041e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u0441\u0430 \u043f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0441\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0435\u0439 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b:<\/p>\n

          protoc --python_out=. .\\object_detection\\protos\\anchor_generator.proto .\\object_detection\\protos\\argmax_matcher.proto .\\object_detection\\protos\\bipartite_matcher.proto .\\object_detection\\protos\\box_coder.proto .\\object_detection\\protos\\box_predictor.proto .\\object_detection\\protos\\eval.proto .\\object_detection\\protos\\faster_rcnn.proto .\\object_detection\\protos\\faster_rcnn_box_coder.proto .\\object_detection\\protos\\grid_anchor_generator.proto .\\object_detection\\protos\\hyperparams.proto .\\object_detection\\protos\\image_resizer.proto .\\object_detection\\protos\\input_reader.proto .\\object_detection\\protos\\losses.proto .\\object_detection\\protos\\matcher.proto .\\object_detection\\protos\\mean_stddev_box_coder.proto .\\object_detection\\protos\\model.proto .\\object_detection\\protos\\optimizer.proto .\\object_detection\\protos\\pipeline.proto .\\object_detection\\protos\\post_processing.proto .\\object_detection\\protos\\preprocessor.proto .\\object_detection\\protos\\region_similarity_calculator.proto .\\object_detection\\protos\\square_box_coder.proto .\\object_detection\\protos\\ssd.proto .\\object_detection\\protos\\ssd_anchor_generator.proto .\\object_detection\\protos\\string_int_label_map.proto .\\object_detection\\protos\\train.proto .\\object_detection\\protos\\keypoint_box_coder.proto .\\object_detection\\protos\\multiscale_anchor_generator.proto .\\object_detection\\protos\\graph_rewriter.proto .\\object_detection\\protos\\calibration.proto .\\object_detection\\protos\\flexible_grid_anchor_generator.proto<\/code><\/p>\n

          \u042d\u0442\u0430\u043f 4. \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b <\/h3>\n

          \u00a0Python setup.py build<\/code><\/p>\n

          Python setup.py install<\/code><\/p>\n

          jupyter notebook object_detection_tutorial.ipynb<\/code><\/p>\n

          \u0412 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u043e\u043a\u043d\u043e Jupiter Notebook, \u0433\u0434\u0435 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0443 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438. <\/p>\n

          <\/figcaption><\/figure>\n

          \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0441\u044c \u043a\u043e\u0434 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u0442\u043e \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0433\u043b\u044f\u0434\u0438\u0442 \u0442\u0430\u043a, \u043a\u0430\u043a \u043d\u0430 \u0441\u043a\u0440\u0438\u043d\u0448\u043e\u0442\u0435. \u0412 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0438\u0432\u043d\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u043d\u0435 \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u0432\u044b\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d. \u0414\u0430\u043b\u0435\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0439 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0443\u044e \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n

          \u0412 \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438 \u0431\u044b\u043b\u043e \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u043e \u043e\u043a\u043e\u043b\u043e 500 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0438 80 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445, \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043c\u0435\u0434\u0438\u0446\u0438\u043d\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u044f\u0445, \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u043d\u0430 \u043c\u0438\u043a\u0440\u043e\u041a\u0422. \u0412 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0451\u043d\u043d\u043e\u043c \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u0440\u0435 \u0432\u0435\u0441\u044c \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442 \u0431\u044b\u043b \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d \u0432\u0440\u0443\u0447\u043d\u0443\u044e \u0432 \u0432\u0438\u0434\u0435 \u0433\u0440\u0430\u0444\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432. \u0412 \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0435\u0441\u043b\u0438 \u043d\u0435\u0442 \u0432\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u0438 \u043d\u0430 \u0434\u0435\u0442\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u043a\u043e\u043d\u043a\u0440\u0435\u0442\u043d\u044b\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432, \u0441\u0442\u043e\u0438\u0442 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0443\u0436\u0435 \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u044b. \u0412\u0435\u0441\u044c \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b \u0440\u0430\u0441\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u044f\u0435\u043c \u043f\u043e \u043f\u0430\u043f\u043a\u0430\u043c test \u0438 train \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435 ..\\research\\object_detection\\images.<\/p>\n

          \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0445 \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0435\u0439 \u0438\u0437 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u0435\u043c labelImg<\/a>. \u0414\u043b\u044f \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043f\u0440\u0438\u043c\u0435\u043d\u044f\u0442\u044c \u043b\u044e\u0431\u043e\u0439 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u0430\u043b\u044c\u0442\u0435\u0440\u043d\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439 \u0441\u043e\u0444\u0442. \u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0443\u0442\u0438\u043b\u0438\u0442\u044b labelImg \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u044c\u0437\u0443\u044e\u0442\u0441\u044f \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b:<\/p>\n

          conda install pyqt=5<\/code><\/p>\n

          conda install -c anaconda lxml<\/code><\/p>\n

          pyrcc5 -o libs\/resources.py resources.qrc<\/code><\/p>\n

          python labelImg.py<\/code><\/p>\n

          \u0412 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u043e\u0433\u043e \u044d\u0442\u0430\u043f\u0430 \u0432 \u0434\u0438\u0440\u0435\u043a\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0441 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0434\u043b\u044f \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u0433\u043e \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u0442\u0441\u044f xml-\u0444\u0430\u0439\u043b \u0441 \u043e\u0431\u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f\u043c\u0438 \u043a\u043e\u043e\u0440\u0434\u0438\u043d\u0430\u0442 \u0432\u044b\u0431\u0440\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0441\u0442\u0438.<\/p>\n

          \u042d\u0442\u0430\u043f 5. \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0441\u0435\u0442\u0438<\/h3>\n

          \u041d\u0443 \u0430 \u0442\u0435\u043f\u0435\u0440\u044c \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u0441\u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b \u0441\u043e \u0441\u0432\u043e\u0439\u0441\u0442\u0432\u0430\u043c\u0438 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432. \u0414\u0430\u043d\u043d\u0430\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 \u0441\u043e\u0437\u0434\u0430\u0441\u0442 \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b train_labels.csv \u0438 test_labels.csv \u0432 \u043f\u0430\u043f\u043a\u0435 ..\\object_detection\\images:<\/p>\n

          Python xml_to_csv.py<\/code><\/p>\n

          \u0412 \u044d\u0442\u043e\u043c \u0436\u0435 \u043a\u043e\u0440\u043d\u0435\u0432\u043e\u043c \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435 \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c generate_tfrecord.py \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435. \u041d\u0430\u0447\u0438\u043d\u0430\u044f \u0441\u043e \u0441\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 31 \u0437\u0430\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u043d\u0430 \u0441\u0432\u043e\u0438 \u0441\u043e\u0431\u0441\u0442\u0432\u0435\u043d\u043d\u044b\u0435. \u0412 \u043a\u043e\u0434\u0435 \u044d\u0442\u0438 \u043c\u0435\u0442\u043a\u0438 \u0437\u0430\u043a\u043b\u044e\u0447\u0435\u043d\u044b \u0432 \u043e\u0434\u0438\u043d\u0430\u0440\u043d\u044b\u0435 \u043a\u0430\u0432\u044b\u0447\u043a\u0438, \u0430 \u0438\u0445 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u044d\u043a\u0432\u0438\u0432\u0430\u043b\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e \u0442\u0435\u043c, \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0445 \u043f\u0440\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n

          \u0413\u0435\u043d\u0435\u0440\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b\u044b tfrecord \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0445 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434:<\/p>\n

          python generate_tfrecord.py --csv_input=images\\train_labels.csv --image_dir=images\\train --output_path=train.record<\/code><\/p>\n

          python generate_tfrecord.py --csv_input=images\\test_labels.csv --image_dir=images\\test --output_path=test.record<\/code><\/p>\n

          \u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u043a\u0430\u0440\u0442\u0443 \u043c\u0435\u0442\u043e\u043a \u0432 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0435 ..\\research\\object_detection\\training \u043f\u043e\u0434 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435\u043c labelmap.pbtxt. \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u043f\u0438\u0441\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u043d\u0430\u0448\u0438 \u044d\u043b\u0435\u043c\u0435\u043d\u0442\u044b \u0432 \u043f\u043e\u0434\u043e\u0431\u043d\u043e\u043c \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442\u0435:\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0 <\/p>\n

          \u041a\u043e\u043f\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c faster_rcnn_inception_v2.config \u0438\u0437 \u043a\u0430\u0442\u0430\u043b\u043e\u0433\u0430 ..\\research\\object_detection\\samples\\configs \u0432 ..\\research\\object_detection\\training. \u041e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0432\u0430\u0435\u043c \u0444\u0430\u0439\u043b \u0432 \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c \u0440\u0435\u0434\u0430\u043a\u0442\u043e\u0440\u0435 \u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u0435\u043c \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f:<\/p>\n

            \n
          1. \n

            \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 9. \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c num_classes \u043d\u0430 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u043e\u0432 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f.<\/p>\n<\/li>\n

          2. \n

            \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 106. \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c fine_tune_checkpoint \u043d\u0430 C:\/tensorflow1\/models\/research\/object_detection\/faster_rcnn_inception_v2_coco_2018_01-28\/model.ckpt\u201d \u0438\u043b\u0438 \u0434\u0440\u0443\u0433\u043e\u0439 \u043f\u0443\u0442\u044c, \u0432 \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u044b\u0439 \u0432\u044b \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u0438\u043b\u0438 tensorflow.<\/p>\n<\/li>\n

          3. \n

            \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 123 \u0438 125. \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432 train_input_reader input_path \u043d\u0430 \u201c C:\/tensorflow1\/models\/research\/object_detection\/test.record\u201d, label_map_path \u043d\u0430 \u201cC:\/tensorflow1\/models\/research\/object_detection\/training\/labelmap.pbtxt\u201d.<\/p>\n<\/li>\n

          4. \n

            \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u0430 130. \u041f\u043e\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u044f\u0435\u043c \u0432 num_examples \u0432 ..\\images\\test \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n

          5. \n

            \u0421\u0442\u0440\u043e\u043a\u0438 135 \u0438 137. \u0418\u0437\u043c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u0432 eval_input_reader input_path \u043d\u0430 \u201c C:\/tensorflow1\/models\/research\/object_detection\/test.record\u201d, label_map_path \u043d\u0430 \u201cC:\/tensorflow1\/models\/research\/object_detection\/training\/labelmap.pbtxt\u201d.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

            \u0415\u0441\u043b\u0438 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434 \u043f\u0440\u043e\u0448\u043b\u043e \u0431\u0435\u0437 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043f\u0440\u0438\u0441\u0442\u0443\u043f\u0430\u0435\u043c \u043a \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044e:<\/p>\n

            python train.py --logtostderr --train_dir=training\/ --pipeline_config_path=training\/faster_rcnn_inception_v2.config<\/code><\/p>\n

            \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u0432\u044b\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u043d\u0430\u0447\u043d\u0451\u0442 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u0442\u044c\u0441\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0438 \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430 \u0438 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. \u0412 \u044d\u0442\u043e \u0432\u0440\u0435\u043c\u044f \u043d\u0430 \u044d\u043a\u0440\u0430\u043d \u043a\u043e\u043d\u0441\u043e\u043b\u0438 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u044f\u0442\u0441\u044f \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f. \u041d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u0441\u0440\u0435\u0434\u043d\u0435\u0435 \u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0435\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a, \u043a \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e \u0441\u0442\u0440\u0435\u043c\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f, \u0434\u043e\u043b\u0436\u043d\u043e \u0431\u044b\u0442\u044c \u043c\u0438\u043d\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u043c. \u0412 \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0438\u0438 \u0441 \u044d\u0442\u0438\u043c \u043a\u0430\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043e\u043d\u0435\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0431\u0443\u0434\u0435\u0442 \u043b\u0443\u0447\u0448\u0435.<\/p>\n

            \u041f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u044d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0432\u044b\u0432\u043e\u0434\u0430 \u0441 \u043f\u043e\u043c\u043e\u0449\u044c\u044e \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b, \u0433\u0434\u0435 XXXX \u2014 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0432 model.ckpt-XXXX:<\/p>\n

            Python export_inference_graph.py \u2013input_type image_tensor \u2013pipeline_config_path training\/faster_rcnn_inception_v2.config \u2013trained_checkpoint_prefix training\/model.ckpt-XXXX \u2013output_directory inference_graph<\/code> <\/em><\/p>\n

            \u042d\u0442\u0430\u043f 6. \u041f\u0440\u043e\u0432\u0435\u0440\u043a\u0430 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0430<\/h3>\n

            \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043b\u0443\u0447\u0435\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u043e\u0432 \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u0449\u0430\u0435\u043c \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435, \u043a\u043e\u0442\u043e\u0440\u043e\u0435 \u0445\u043e\u0442\u0438\u043c \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c, \u0432 ..\\object_detection. \u041c\u0435\u043d\u044f\u0435\u043c \u043f\u0435\u0440\u0435\u043c\u0435\u043d\u043d\u0443\u044e \u0438\u043c\u0435\u043d\u0438 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 IMAGE_NAME, \u0430 \u0442\u0430\u043a\u0436\u0435 \u043a\u043e\u043b\u0438\u0447\u0435\u0441\u0442\u0432\u043e \u043a\u043b\u0430\u0441\u0441\u043e\u0432 NUM_CLASSES \u0432 Object_detection_image.py. <\/p>\n

            \u0414\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0432\u0438\u0434\u0435\u043e\u0444\u0430\u0439\u043b\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u043a\u0430\u0440\u0442\u0438\u043d\u043a\u0438 \u0441 \u043a\u0430\u043c\u0435\u0440\u044b \u043d\u0443\u0436\u043d\u043e \u043e\u0442\u043a\u0440\u044b\u0442\u044c \u0441\u043e\u043e\u0442\u0432\u0435\u0442\u0441\u0442\u0432\u0443\u044e\u0449\u0438\u0439 \u0444\u0430\u0439\u043b \u0441 \u0438\u043c\u0435\u043d\u0430\u043c\u0438 \u0432 \u043d\u0430\u0437\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f\u0445 video \u0438\u043b\u0438 webcam. \u0414\u043b\u044f \u0437\u0430\u043f\u0443\u0441\u043a\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0430\u043a\u0442\u0438\u0432\u0438\u0440\u0443\u0435\u043c \u0441\u0440\u0435\u0434\u0443 tensorflow1 \u0432 Anaconda \u0438 \u0432\u0432\u043e\u0434\u0438\u043c \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0443 idle.<\/p>\n

            \u041d\u0438\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0438\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u044b \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u044b \u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u044b \u043f\u043e\u0441\u043b\u0435 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u044f \u0435\u0451 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u043e\u0439 \u0432\u044b\u0431\u043e\u0440\u043a\u0438. \u041d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c \u0431\u044b\u043b\u0430 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u0437\u0443\u0431\u043e\u0432, \u0430 \u0438\u043c\u0435\u043d\u043d\u043e \u043c\u0430\u043b\u044f\u0440\u043e\u0432. \u0412 \u043f\u0435\u0440\u0432\u043e\u043c \u0441\u043b\u0443\u0447\u0430\u0435 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0438 2 \u0437\u0443\u0431\u043e\u0432 \u0438 \u0447\u0435\u043b\u044e\u0441\u0442\u0438 \u0432 \u043f\u043e\u043b\u043d\u043e\u043c \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435. \u0420\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442 \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u043f\u043e\u043a\u0430\u0437\u044b\u0432\u0430\u0435\u0442, \u0447\u0442\u043e \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0431\u044a\u0435\u043a\u0442\u044b \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0432\u0435\u0440\u043d\u043e \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u043d\u044b \u0441 \u0432\u0435\u0440\u043e\u044f\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c\u044e 99%.<\/p>\n

            <\/figcaption><\/figure>\n
            <\/figcaption><\/figure>\n

            \u0427\u0442\u043e \u0432 \u0438\u0442\u043e\u0433\u0435?<\/h2>\n

            \u0412 \u0445\u043e\u0434\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0443\u0434\u0430\u043b\u043e\u0441\u044c \u043d\u0430\u0443\u0447\u0438\u0442\u044c \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u0441\u0435\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u043f\u043e\u0437\u043d\u0430\u0432\u0430\u0442\u044c \u0431\u043e\u043a\u043e\u0432\u044b\u0435 \u0437\u0443\u0431\u044b (\u043c\u0430\u043b\u044f\u0440\u044b) \u043d\u0430 \u0440\u0435\u043d\u0442\u0433\u0435\u043d\u043e\u0432\u0441\u043a\u0438\u0445 \u0441\u043d\u0438\u043c\u043a\u0430\u0445. \u0414\u043b\u044f \u0440\u0435\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u0438 \u0446\u0435\u043b\u0438 \u0431\u044b\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0448\u0435\u043d\u044b \u0441\u043b\u0435\u0434\u0443\u044e\u0449\u0438\u0435 \u0437\u0430\u0434\u0430\u0447\u0438:<\/p>\n

              \n
            1. \n

              \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u043e\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u043c\u043d\u043e\u0435 \u043e\u0431\u0435\u0441\u043f\u0435\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435.<\/p>\n<\/li>\n

            2. \n

              \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0440\u0435\u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u043e\u0440\u0438\u0439.<\/p>\n<\/li>\n

            3. \n

              \u0417\u0430\u0433\u0440\u0443\u0436\u0435\u043d \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442.<\/p>\n<\/li>\n

            4. \n

              \u0421\u043e\u0437\u0434\u0430\u043d\u0430 \u0438 \u0443\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0441\u0440\u0435\u0434\u0430.<\/p>\n<\/li>\n

            5. \n

              \u0423\u0441\u0442\u0430\u043d\u043e\u0432\u043b\u0435\u043d\u044b \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u043e\u0434\u0438\u043c\u044b\u0435 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u044b.<\/p>\n<\/li>\n

            6. \n

              \u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0430 \u0440\u0430\u0437\u043c\u0435\u0442\u043a\u0430 \u0438\u0437\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0443\u0447\u0430\u044e\u0449\u0435\u0433\u043e \u0434\u0430\u0442\u0430\u0441\u0435\u0442\u0430.<\/p>\n<\/li>\n

            7. \n

              \u041f\u0440\u043e\u0438\u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0440\u043e\u0439\u043a\u0430 \u0438\u0441\u043f\u043e\u043b\u043d\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445 \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432.<\/p>\n<\/li>\n

            8. \n

              \u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0430 \u0438 \u043f\u0440\u043e\u0442\u0435\u0441\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0430\u044f \u0441\u0435\u0442\u044c.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n

              \u0418 \u0434\u0430, \u0435\u0441\u043b\u0438 \u0443 \u0432\u0430\u0441 \u0435\u0441\u0442\u044c \u043e\u043f\u044b\u0442 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441 TensorFlow, \u043f\u043e\u044f\u0432\u0438\u043b\u0438\u0441\u044c \u0432\u043e\u043f\u0440\u043e\u0441\u044b \u0438\u043b\u0438 \u0434\u043e\u043f\u043e\u043b\u043d\u0435\u043d\u0438\u044f \u043a \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0435 \u2014 \u0432\u0441\u0451 \u044d\u0442\u043e \u043c\u043e\u0436\u043d\u043e \u043e\u0431\u0441\u0443\u0434\u0438\u0442\u044c \u0432 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f\u0445.<\/p>\n<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

              <\/div>\n


              \u0441\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043e\u0440\u0438\u0433\u0438\u043d\u0430\u043b \u0441\u0442\u0430\u0442\u044c\u0438 <\/a><\/br><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[],"tags":[],"class_list":["post-342100","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/342100","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=342100"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/342100\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=342100"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=342100"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/savepearlharbor.com\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=342100"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}