[Object Detection] YOLO v3 설치 및 demo 실행 in TensorFlow 2.0: window+python 버전

1. 코드 다운로드 & 패키지 설치

git clone https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2.git
cd yolov3-tf2

# Tensorflow GPU
conda env create -f conda-gpu.yml
conda activate yolov3-tf2-gpu

pip install -r requirements.txt

 

2. 미리 학습된 darknet weights 파일을 .tf 버전으로 변경

# yolov3

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights -O data/yolov3.weights
python convert.py --weights ./data/yolov3.weights --output ./checkpoints/yolov3.tf

※ 미리 학습된 custom 파일이 있는 경우, ./data 폴더 내에 넣고 위 코드 중 두번 째 코드만 돌리면 됨.

convert.py 파일에서  class 명 변경( 내 커스텀 모델에 맞게)

 

3. 실시간 webcam 확인

detect_video.py 파일에서

==> .names 파일명 & 경로 수정

==> .weights 파일명 & 경로 수정

==> num_classes 옆 숫자를 내 학습 모델 class  숫자로 변경

# webcam
python detect_video.py --video 0