Object Detection API 설치 - Window 10 / CPU 버전

1. 아나콘다 설치

https://truman.tistory.com/60?category=840818

파이썬 - 아나콘다(Anaconda) 설치법

 

 

 

2. 아나콘다 가상환경 만들기

2-1 Anaconda Navigator 실행

 

 

2-2 왼쪽 메뉴의 'Environments' -> 아래의 'Create' 클릭

 

 

2-3 가상환경 이름 설정 및 파이썬 버전 설정

• 'Name :' 란에 가상환경의 이름을 적어준다.
• 'Packages :'에 Python의 버전을 선택한다. (저는 3.6버전으로 설치했습니다.)
• 오른쪽 하단의 'Create' 버튼을 누른다.

 

 

2-4 가상환경 생성 확인

 

 

 

3. Object Detection API 파일 다운로드

3-1 아래의 주소로 접속한다.

https://github.com/tensorflow/models

tensorflow/models

 

 

3-2 'Clone or download' -> 'Download ZIP' 버튼을 눌러 파일을 다운 받는다.

 

 

3-3 원하는 경로에 파일을 저장한다.

• C:\models 에 저장한 기준으로 설명하겠습니다.

 

 

 

4. protobuffer 다운로드

4-1 아래의 주소로 접속한다.

https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/tag/v3.1.0

protocolbuffers/protobuf

 

 

4-2 'protoc-3.1.0-win32.zip' 파일을 다운로드 받는다.

 

 

4-3 원하는 경로에 파일을 저장한다.

• C:\protoc-3.1.0-win32 에 저장한 기준으로 설명하겠습니다.

 

 

 

5. 필요한 라이브러리 설치

5-1 'Anaconda Prompt' 창을 관리자 권한으로 연다.

 

 

5-2 2번에서 만든 가상환경으로 접속한다.

> activate 가상환경이름

 

 

5-3 아래의 모듈 및 라이브러리들을 전부 설치한다.

> conda install -c anaconda protobuf     # Proceed ([y]/n)? 가 뜨면 y를 입력하고 Enter키를 누르면 됩니다. > pip install lxml > pip install matplotlib > pip install Cython > pip install pillow > pip install pandas > pip install jupyter > pip install opencv-python > pip install tensorflow==1.13.1

 

 

 

6. proto files 컴파일

• API의 사용을 위해서 다운로드 받은 protoc로 models 폴더 안의 proto 파일을 컴파일 해준다.

 

6-1 C:\models\research 경로로 이동

> cd C:\models\research

 

 

6-2 아래의 명령어 실행

> C:\protoc-3.1.0-win32\bin\protoc.exe object_detection\protos\*.proto --python_out=.

 

 

6-3 컴파일 완료 확인

• C:\models\research\object_detection\protos 경로에 '_pb2.py' 파일들이 생겼는지 확인

 

 

 

7. Object Detection API 인스톨

7-1 다시 Anaconda Prompt 창으로 돌아와서 아래의 코드 실행

> python setup.py build > python setup.py install

 

 

 

8. 환경변수 설정

8-1 '환경 변수' 창을 띄운다.

• '내 PC' 오른쪽 마우스 클릭 -> 속성 -> '고급  시스템 설정' -> '환경 변수'

 

 

8-2 시스템 변수에 PYTHONPATH를 만들어 준다.

• 시스템 변수 - '새로 만들기' 클릭

변수 이름(N) :	PYTHONPATH
변수 값(V) :	C:\models\research\slim; C:\models\research

 

 

8-3 Anaconda Prompt 창에서 환경 변수 등록 확인

> echo %PYTHONPATH%

 

 

 

9. COCO-trained models 다운로드

9-1 아래의 주소로 접속한다.

github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf1_detection_zoo.md

 

 

9-2 원하는 모델을 다운로드 받는다.

• 'faster_rcnn_inception_v2_coco' 를 다운로드 받은 기준으로 설명하겠습니다.

 

 

9-3 압축을 풀고 object_detection 폴더 아래에 저장한다.

• C:\models\research\object_detection 아래에 저장한 기준으로 설명하겠습니다.

 

 

9-4 아래의 주소로 접속한다.

https://github.com/EdjeElectronics/TensorFlow-Object-Detection-API-Tutorial-Train-Multiple-Objects-Windows-10

 

 

9-5 'Clone or download' -> 'Download ZIP' 버튼을 눌러 파일을 다운로드 받는다.

 

 

9-6 압축을 풀고 안에 있는 모든 파일을 object_detection 폴더 안에 넣는다.

• 이때 중복되는 파일은 덮어씌운다.

 

 

 

 

10. Object Detection API 설치 확인 및 테스트

10-1 Anaconda Prompt 창에서 아래의 경로로 이동한다.

> cd C:\models\research\object_detection

 

 

10-2 jupyter notebook object_detection_tutorial.ipynb을 실행시킨다.

> jupyter notebook object_detection_tutorial.ipynb

 

 

10-3 jupyter notebook object_detection_tutorial.ipynb 코드들을 쭉 실행시킨다.

• 윈도우에서는 pycocotools 가 설치되지 않으므로 오류 발생시 건너뛰어도 됩니다.
• 아래의 그림 출력 확인

 

 

10-4 Object Detection API 설치 완료!!!