Lernen Sie die Grundlagen der Objekterkennung mit TensorFlow in diesem informativen Video!
Inhaltsverzeichnis
- Einleitung
- Schritt 1: Aufnehmen von Videos
- 2.1 Auswahl der Objekte
- 2.2 Variation von Licht und Kamerawinkel
- 2.3 Ändern des Hintergrunds
- Schritt 2: Hochladen der Videos
- Schritt 3: Kennzeichnung der Objekte
- 4.1 Festlegen der Boxen
- 4.2 Hinzufügen einer leeren Konus-Hülle
- Schritt 4: Erstellung des Datensatzes
- 5.1 Auswählen der Videos
- 5.2 Produktion des Datensatzes
- 5.3 Überprüfung der Labels
- Schritt 5: Training des Modells
- 6.1 Festlegen der Modellspezifikationen
- 6.2 Starten des Trainings
- 6.3 Überprüfung der Modellmetriken
- Schritt 6: Herunterladen des Modells
- 7.1 Speichern des Modells im "assets" Ordner
- Schritt 7: Einbinden des Modells in den Code
- 8.1 Anpassen des Codes an die eigenen Labels
- 8.2 Überprüfen der erkannten Labels
- Fazit
- Ressourcen
🎥 Eine Anleitung zur Verwendung von TensorFlow für die Objekterkennung
Herzlich willkommen zu unserer Anleitung zur Verwendung von TensorFlow für die Objekterkennung. In dieser Anleitung werden wir Ihnen Schritt für Schritt zeigen, wie Sie mithilfe von TensorFlow Modelle trainieren können, um bestimmte Objekte in Videos zu erkennen. TensorFlow ist eine leistungsstarke Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen und Deep Learning, die von Google entwickelt wurde.
1. Einleitung
Die Objekterkennung ist ein entscheidender Aspekt vieler Anwendungen im Bereich des maschinellen Lernens. Von autonom fahrenden Fahrzeugen bis hin zur automatischen Überwachung gibt es unzählige Anwendungsfälle, in denen die Fähigkeit, Objekte in Videos zu erkennen, von großer Bedeutung ist. TensorFlow bietet uns die Werkzeuge, um solche Modelle zu entwickeln und zu trainieren.
2. Schritt 1: Aufnehmen von Videos
Bevor wir mit dem Training eines Modells beginnen können, müssen wir Videos aufnehmen, die die Objekte enthalten, die wir erkennen möchten. In unserem Fall konzentrieren wir uns auf die Erkennung von Kegeln in einem Wettbewerbsumfeld. Hier sind einige wichtige Punkte, die Sie beachten sollten:
2.1 Auswahl der Objekte
Wählen Sie die Objekte aus, die Ihr Modell erkennen soll. In unserem Fall sind es Kegel. Nehmen Sie Videos aus verschiedenen Winkeln und Entfernungen auf, um sicherzustellen, dass das Modell später in der Lage ist, die Objekte in unterschiedlichen Variationen zu erkennen.
2.2 Variation von Licht und Kamerawinkel
Variieren Sie die Lichtverhältnisse in den Videos, indem Sie die Beleuchtung dimmen und erhellen. Bewegen Sie die Kamera auch ein wenig näher oder weiter weg und verändern Sie den Winkel, um verschiedene Blickwinkel zu erfassen.
2.3 Ändern des Hintergrunds
Verändern Sie den Hintergrund, indem Sie verschiedene Hintergrundbilder verwenden. Dadurch kann das Modell lernen, die Objekte unabhängig von der Umgebung zu erkennen. In unserem Fall haben wir drei verschiedene Hintergründe verwendet.
3. Schritt 2: Hochladen der Videos
Nachdem Sie die Videos aufgenommen haben, ist der nächste Schritt, sie in das FTC Machine Learning Tool Chain hochzuladen. Gehen Sie dazu folgendermaßen vor:
- Klicken Sie auf die Schaltfläche "Hochladen".
- Wählen Sie die Datei aus, die Sie hochladen möchten.
- Geben Sie einen Namen für die Datei ein.
- Melden Sie sich mit Ihrem FTC Connect-Konto bei der FTC Machine Learning Tool Chain an.
4. Schritt 3: Kennzeichnung der Objekte
Nachdem die Videos hochgeladen wurden, müssen Sie Boxen um die zu erkennenden Objekte zeichnen. Es gibt jedoch einige wichtige Punkte zu beachten:
4.1 Festlegen der Boxen
Zeichnen Sie eine Box um das gesamte Objekt auf jedem Frame des Videos. Stellen Sie sicher, dass die Box das Objekt und einen minimalen Teil des Hintergrunds umfasst. Achten Sie auf korrekte Rechtschreibung, Groß- und Kleinschreibung sowie Leerzeichen bei der Vergabe der Labels.
4.2 Hinzufügen einer leeren Konus-Hülle
Fügen Sie ein Video hinzu, das eine leere Konus-Hülle zeigt. Dieses Video wird als Hintergrund erkannt und sollte keine Labels enthalten. Es dient dazu, dem Modell beizubringen, den Konus unabhängig von der Hülle zu erkennen.
5. Schritt 4: Erstellung des Datensatzes
Nachdem Sie alle Videos markiert haben, erstellen Sie einen Datenatz, der für das Training des Modells verwendet werden kann. Gehen Sie dabei wie folgt vor:
5.1 Auswählen der Videos
Wählen Sie die Videos aus, die Sie in den Datensatz aufnehmen möchten. Stellen Sie sicher, dass Sie nur die Videos auswählen, die die gewünschten Labels enthalten und keine überflüssigen Videos einschließen.
5.2 Produktion des Datensatzes
Markieren Sie die ausgewählten Videos und klicken Sie auf "Datenatz erstellen". Der Datensatz wird nun erstellt und steht Ihnen für das Training zur Verfügung.
5.3 Überprüfung der Labels
Überprüfen Sie die Labels im Datensatz und stellen Sie sicher, dass sie korrekt sind und alle zu erkennenden Objekte abdecken. Überprüfen Sie auch die Anzahl der Frames pro Video, um sicherzustellen, dass alle wichtigen Szenen erfasst wurden.
6. Schritt 5: Training des Modells
Nachdem der Datensatz erstellt wurde, können wir mit dem eigentlichen Training des Modells beginnen. Beachten Sie dabei folgende Punkte:
6.1 Festlegen der Modellspezifikationen
Wählen Sie die Modellspezifikationen aus. In unserem Fall verwenden wir SSD Mobilenet Version 2. Diese Auswahl sorgt für ein gutes Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Geschwindigkeit. Stellen Sie außerdem sicher, dass Sie eine ausreichende Anzahl von Epochen festlegen, in der Regel um die 100, um eine angemessene Lernzeit zu gewährleisten.
6.2 Starten des Trainings
Starten Sie das Training, indem Sie den Trainingsprozess für den ausgewählten Datensatz starten. Beachten Sie dabei die verfügbare Server-Zeit und stellen Sie sicher, dass Sie genügend Zeit für eventuelle Nachbesserungen oder erneutes Training des Modells einplanen.
6.3 Überprüfung der Modellmetriken
Nach Abschluss des Trainings können Sie die Modellmetriken überprüfen, um die Leistung des Modells zu bewerten. Überprüfen Sie insbesondere den Verlustgraphen und stellen Sie sicher, dass der Trend nach unten geht. Ziel ist es, einen Verlust von unter 1 zu erreichen. Für eine bessere Leistung sollte der Verlust idealerweise unter 0,25 liegen. Untersuchen Sie auch die erkannten Bilder, um sicherzustellen, dass die Labels korrekt erfasst wurden.
7. Schritt 6: Herunterladen des Modells
Wenn Sie mit dem Training und der Überprüfung des Modells zufrieden sind, können Sie das Modell herunterladen. Klicken Sie dazu auf die Schaltfläche "Modell herunterladen" und speichern Sie es im "assets" Ordner des FTC Robot Controller.
8. Schritt 7: Einbinden des Modells in den Code
Der letzte Schritt besteht darin, das heruntergeladene Modell in Ihren Code einzubinden. Folgen Sie dazu den folgenden Schritten:
8.1 Anpassen des Codes an die eigenen Labels
Öffnen Sie Ihren Code und suchen Sie den "assets" Ordner. Suchen Sie darin nach Ihrem heruntergeladenen Modell und stellen Sie sicher, dass das Modell korrekt benannt ist und den Namen Ihres Labels verwendet.
8.2 Überprüfen der erkannten Labels
Führen Sie den Code aus und überprüfen Sie, ob das Modell die erkannten Labels korrekt ausgibt. Vergleichen Sie die Ausgabe mit den von Ihnen festgelegten Labels, um sicherzustellen, dass das Modell ordnungsgemäß funktioniert.
9. Fazit
Die Verwendung von TensorFlow zur Objekterkennung kann eine Herausforderung sein, aber mit den richtigen Schritten und Vorgehensweisen ist es möglich, leistungsstarke Modelle zu trainieren. Indem wir Videos aufnehmen, diese kennzeichnen, einen Datensatz erstellen, das Modell trainieren und schließlich in unseren Code integrieren, können wir die Fähigkeit entwickeln, Objekte in Videos präzise zu erkennen.
10. Ressourcen
Highlights:
- Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Verwendung von TensorFlow für die Objekterkennung
- Auswahl der Objekte, Variation von Licht und Kamerawinkel, Ändern des Hintergrunds
- Hochladen der Videos in die FTC Machine Learning Tool Chain
- Kennzeichnung der Objekte durch das Zeichnen von Boxen
- Erstellung des Datensatzes und Überprüfung der Labels
- Training des Modells mit den richtigen Modellspezifikationen
- Überprüfung der Modellmetriken und Herunterladen des Modells
- Einbinden des Modells in den Code und Überprüfen der erkannten Labels