Deep Learning : Setting dan Instalasi Object Detection Menggunakan Tensorflow-API



Original Source Here

Deep Learning : Setting dan Instalasi Object Detection Menggunakan Tensorflow-API

Hallo teman teman pecinta Deep Learning !!! Pada tutorial kali ini kita akan belajar bagaimana cara melakukan setting dan instalasi pembuatan project Object Detection. CEKIDOT !!!

Sebelum memulai pengerjaan project Object Detection kita terlebih dahulu harus menyiapkan beberapa settingan di PC/Laptop dan menginstall beberapa software dan modul modul yang akan digunakan.

Install Python

Python : V 3.6 ( Bisa Menggunakan Versi yang lain kecuali V 3.8). Untuk melakukan download python 3.6 klik DISINI

Kemudian pada window web tersebut scroll ke point files.

Download Python

Pilih yang files yang saya tandai berwarna kuning seperti gambar diatas lalu Download. Setelah itu buka installer python, pada window installer jangan lupa untuk centang Add Python 3.6 to PATH, lalu ikuti perintah instalasi sampai selesai.

Install Python

Setelah itu buka command promt, kemudian ketik python, jika sudah oke maka akan muncul notif seperti gambar dibawah ini.

Install Notepad++ (untuk editor codingan)

Untuk download notepad++ bisa melalui link DISINI

Instalasi Tensorflow CPU atau Tensorflow GPU

– Install Tensorflow Biasa

Untuk PC yang tidak memiliki GPU Nvidia bisa langsung saja ketik pip install tensorflow pada command promt kalian.

Install Tensorflow CPU

– Install Tensorflow-GPU

Untuk PC yang mempunyai Nvidia GPU bisa langsung melakukan instalasi dengan cara ketik pip install tensorflow-gpu

Install tensorflow-GPU

Untuk Melanjutkan setting tensorflow-GPU temen temen bisa lanjutin baca link INI

Validasi Instalasi Tensorflow CPU/GPU

Untuk validasi tensorflow apkah sudah berjalan atau tidak bisa menggunakan perintah berikut :

import tensorflow as tfa = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[2, 3], name=’a’)b = tf.constant([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0], shape=[3, 2], name=’b’)c = tf.matmul(a, b)sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(log_device_placement=True))print(sess.run(c))

Copy dan Paste semua perintah diatas di command promt, jika sudah OK maka akan muncul notif seperti gambar dibawah ini:

Install Modul LabelImg

Untuk instalasi modul labelImg bisa melakukan download DISINI dan install bebrapa modul berikut di command promt kalian :

Pip install pyqt5
Pip install lxml

Setelah labelImg di download silahkan extract ke direktori yang di inginkan kemudian ketikan perintah berikut pada command promt di folder labelImg

pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc
python labelImg.py

Jika berhasil maka akan muncul tampilan seperti berikut ini.

Install LabelImg

Install Modul Tensorflow Object Detection API

Untuk melakukan instalasi object detection API silahkan download linknya terlebih dahulu DISINI. Setelah selesai download lalu ekstrak ke direktori yang diinginkan. Isi dari folder object detection API kurang lebih sperti ini dengan main folder namanya models.

Isi models tensorflow

Setelah itu melakukan download protobuf. Linknya bisa di download DISINI. Untuk di perhatikan, download protobuf versi 3.4 dan win 32.

Setelah selesai download, lalu ekstrak file protobuf di direktori yang diinginkan kemudian pindahkan file protobuf yang ada di bin ke dalam pwd/models/research.

Setelah itu buka command promt pada folder research kemudian ketikkan perintah di bawah ini.

protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.

Setelah di run makan akan muncul seperti gambar dibawah ini yang menandakan bawwa protobuf berhasil di install.

Setting models Tensorflow-API

Untuk melakukan setting models tensorflow API dapat dilakukan dengan cara membuka environment variabels. Klik New lalu isi Variable name dengan dengan tulisan PYTHONPATH. Kemudian pada Variable Value isi dengan letak folder object detection dan slim. Pisahkan letak kedu folder tersebut dengan tanda ‘titik koma’. Di laptop saya lokasinya seperti ini.

D:\Tensorflow Object Detection API\Object Detection\models\research\slimD:\Tensorflow Object Detection API\Object Detection\models\research\object_detection

Jadinya seperti ini :

Kemudian klik OK lalu ketik perintah dibawah ini pada command promt di folder research untuk memastikan apakah Tensorflow-API sudah berhasil berjalan di laptop kita atau tidak.

python object_detection/builders/model_builder_test.py

Jika berhasil maka akan muncul notif pada command promt seperti pada gambar di bawah ini.

Setting Tensorflow API

OKE !!! Object Detection API-nya sudah berhasil dan berjalan di laptop kita.

Install beberapa modul yang lain

Ada beberpa modul tambahan juga yang harus di install pada command promt kalian diantaranya :

OpenCV : pip install opencv-python
matplotlib : pip install matplotlib
pandas : pip install pandas
dan lain lain.

SELESAI !!!

Okey teman teman sekian dulu untuk tutorial kali ini yaa.. Untuk tulisan saya yang lain tentang Deep Learning dengan berbagai Case, temen-temen bisa lihat di link link dibawah ini.

  1. Part1 : Object Detection Menggunakan Tensorflow-API
  2. Part 2 : Object Detection Menggunakan Tensorflow (Perbandingan Arsitektur SSD Mobilenet dan Faster R-CNN)
  3. Part3 : Setting dan Instalasi Object Detection Menggunakan Tensorflow
  4. Part 4 : Klasifikasi Gambar Menggunakan Web-Flask
  5. Part 5 : Face Recognition Menggunakan OpenCV
  6. Part 6 : Klasifikasi Gambar Dengan Convolutional Neural Network Menggunakan Keras-Python
  7. Part 7 : Klasifikasi Gambar Menggunakan Arsitektur VGGNet-Keras
  8. Part 8 : Tensorflow Object Detection API Menggunakan Google Colab (Kasus : Deteksi Covid-19 Dari Data Rontgent Dada
  9. Part 9 : Klasifikasi Gambar Menggunakan Convolutional Neural Network dengan Arsitektur LeNet
  10. Part 10 : Convolutional Neural Network Menggunakan Package Keras di R
  11. Part 11 : Vehicle Counter Menggunakan OpenCV Python

Dan buat temen temen yang mau tanya-tanya atau butuh pembutan project Artificial Intelligence untuk skripsi/tesis/disertasi atau umum seputar Deep Learning/Machine Learning/Statistics bisa hubungi WA : 087783208353 atau bisa langsung kunjungi web kami di DISINI.

Source :

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

AI/ML

Trending AI/ML Article Identified & Digested via Granola by Ramsey Elbasheer; a Machine-Driven RSS Bot

%d bloggers like this: