[TensorFlow 1] Object Detection API Install

TensorFlow 1 MODELS 리포지토리의 Object Detection API 사용 환경 방법을 알아본다.

Tensorflow/models 리포지토리 다운로드

일반적으로 models 1.13 브랜치를 내려받는다. 해당 링크를 타고 zip파일로 받아서 압축을 풀어도 되고 터미널 명령어로 수행하려면 다음과 같다.

git clone -b r1.13.0 https://github.com/tensorflow/models.git

다운로드 된 경로를 라고 하겠다. 현재 `/models` 형태로 리포지토리가 내려 받아진 상태이다.

Tensorflow 설치

# cpu
pip install tensorflow==1.x.x
# gpu
pip install tensorflow-gpu==1.x.x

NVIDIA AMPERE 시리즈 GPU 장치를 쓰는 PC는 바로 pip를 이용한 tensorflow가 호환성 문제로 작동을 안할 수 있다. 구글링을 해보면 tf-nightly 혹은 tf-nightly-gpu를 사용하는 블로그들이 있는데 이는 Tensorflow 2에 해당하고 1에는 해당하지 않는다. 추후 Nvidia Ampere 디바이스에서 Tensorflow 1 사용하는 방법 포스팅 예정

Dependency 라이브러리 설치

sudo apt install protobuf-compiler python-pil python-lxml python-tk
pip install Cython
pip install contextlib2
pip install jupyter
pip install matplotlib
pip install pillow
pip install lxml

COCO API 설치

네트워크 모델을 Object Detection API를 이용하여 학습할 때, COCO Metric을 이용해 Evaluation 하기 위해서 COCO Metric 을 설치해준다. 해당 pycocotools 디렉토리를 <path_to_tensorflow>/models/research 하위로 위치시켜준다.

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi / PythonAPI 
make 
cp -r pycocotools <path_to_tensorflow>/models/research/

Protobuf 컴파일

Object Detection API를 사용하여 모델을 학습하기 전에 Protobuf를 컴파일하여 모델 학습에 필요한 라이브러리들을 구성한다. <path_to_tensorflow>/models/research 경로에서 실행하면 된다.

# From tensorflow/models/research/
protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

PYTHONPATH 환경변수 추가

PYTHONPATH 환경변수에 research 와 slim의 경로를 추가해줘야한다 간단하게는 <path_to_tensorflow>/models/research 해당 경로에서 export로 선언을 해줘도 된다.

# From tensorflow/models/research/
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

근데 모델 학습을 위해 매번 터미널에서 export 해주기엔 너무 번거로울 수 있다. 그래서 터미널 내에서 전역변수 처럼 쓰기 위해서 ~/.bashrc 파일 수정 혹은 아나콘다 환경의 anaconda3/envs/<환경명>/etc/conda/activate.d/ 경로에 쉘 스크립트를 만들어 주면 된다. vi나 gedit을 이용해서 최하단에 내용을 똑같이 추가해주면 된다. 아나콘다 acitvate 스크립트를 만들 때는 deactivate 시에 적용될 스크립트도 잊지 말고 만들어준다.

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:<path_to_tensorflow>/models/research:<path_to_tensorflow>/models/research/slim

설치 완료 테스트

제대로 Tensorflow 1 Object Detection API 이 설치 완료되었다면 아래의 명령어를 실행 시켜서 결과를 체크해보자. <path_to_tensorflow>/models/research 경로에서 실행해보면 된다.

python object_detection/builders/model_builder_test.py

결과는 다음과 같다.

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참고 tf-models branch r1.13.0 installation.md