Real Time Sign Language Detection with Tensorflow Object Detection and Python | Deep Learning SSD

Summary

In diesem Tutorial lernen die Zuschauer, wie man ein Echtzeit-Objekterkennungsmodell mit TensorFlow und der Object Detection API erstellt, um Gebärdensprache zu erkennen. Der Prozess umfasst das Sammeln und Labeln von Bildern, das Erstellen von TFRecords und das Konfigurieren eines vorab trainierten Modells. Nach der Modelltrainierung wird das Modell für die Echtzeit-Erkennung von Gebärdensprachen-Gesten verwendet. Der Fokus liegt auf der Nutzung von Transferlernen, um die Trainingszeit zu verkürzen und genaue Erkennungsleistungen zu erzielen. Am Ende können die Nutzer Gebärdensprachgesten live auf einem Video stream erkennen.

Takeaways

• 😀 Wir haben Bilder für die Gebärdensprache mit OpenCV aufgenommen und mit LabelImg markiert.
• 😀 Die Labels, die wir verwendet haben, sind: 'Hallo', 'Ja', 'Nein', 'Danke' und 'Ich liebe dich'.
• 😀 Ein Label-Map wurde erstellt, um diese Labels mit IDs zu verknüpfen (1 bis 5).
• 😀 Wir haben TFRecord-Dateien generiert, um die Trainingsdaten im TensorFlow-kompatiblen Format zu speichern.
• 😀 Die TensorFlow Object Detection API erfordert TFRecord-Dateien für das Training des Modells.
• 😀 Das Modell wurde mit einem vortrainierten SSD MobileNet-Modell und Transfer Learning trainiert.
• 😀 Für das Training wurden etwa 10.000 bis 20.000 Schritte verwendet, um die besten Ergebnisse zu erzielen.
• 😀 Das Modell wurde zur Echtzeit-Erkennung von Gebärdensprache konfiguriert und erfolgreich getestet.
• 😀 Wir haben das Modell zur realen Handzeichen-Erkennung über eine Webcam eingesetzt.
• 😀 Der Trainingsprozess wurde mit Verlustmetriken überwacht, um die Leistung des Modells zu überprüfen.
• 😀 Am Ende des Prozesses konnten wir die Gebärdensprache 'Hallo', 'Ja', 'Nein', 'Danke' und 'Ich liebe dich' in Echtzeit erkennen.

Q & A

Was ist das Ziel dieses Videos?

Das Ziel dieses Videos ist es, einen Prozess zu erklären, wie man ein Echtzeit-Zeichensprache-Erkennungsmodell mit der TensorFlow Object Detection API aufbaut und trainiert.

Welches Werkzeug wurde zum Annotieren der Bilder verwendet?

Die Bilder wurden mit dem Tool 'LabelImg' annotiert, um XML-basierte Annotationsdateien zu erstellen, die für das Training des Modells verwendet werden.

Warum ist die Labelmap-Datei wichtig?

Die Labelmap-Datei ist wichtig, weil sie die verschiedenen Klassen (z. B. 'Hallo', 'Ja', 'Nein') definiert, die das Modell erkennen soll, und jede Klasse mit einer einzigartigen ID verknüpft.

Welche Schritte sind notwendig, um TFRecords zu erstellen?

Um TFRecords zu erstellen, muss das 'generate_tf_record' Script ausgeführt werden, welches die annotierten Bilder in das TFRecord-Format konvertiert, das von der TensorFlow Object Detection API verwendet wird.

Was ist der Zweck des Transferlernens im Training des Modells?

Das Transferlernen ermöglicht es, ein vortrainiertes Modell als Ausgangspunkt zu verwenden, um das Modell schneller zu trainieren und bessere Ergebnisse zu erzielen, da es bereits grundlegende Merkmale gelernt hat.

Wie wird die Batchgröße im Trainingsprozess konfiguriert?

Die Batchgröße wird im Trainingsprozess durch die Konfiguration im 'pipeline.config' definiert. Sie gibt an, wie viele Datenpunkte pro Trainingsschritt verarbeitet werden.

Warum wurden 20.000 Trainingsschritte gewählt?

20.000 Trainingsschritte wurden gewählt, weil bei dieser Anzahl die besten Ergebnisse erzielt wurden, mit einer niedrigen Verlustmetrik von etwa 0.099.

Wie wird das Modell für die Echtzeiterkennung genutzt?

Das trainierte Modell wird geladen und verwendet, um Echtzeit-Zeichensprache-Erkennungen durchzuführen, indem die Kamera oder ein Video-Stream verwendet wird, um Handgesten zu erkennen.

Welche Gesten wurden im Video erfolgreich erkannt?

Im Video wurden die Gesten 'Hallo', 'Ja', 'Nein', 'Danke' und 'Ich liebe dich' erfolgreich in Echtzeit erkannt.

Welche Herausforderung könnte auftreten, wenn kein GPU zur Verfügung steht?

Ohne GPU würde das Training des Modells langsamer sein, da die Berechnungen auf der CPU ausgeführt werden, was zu längeren Trainingszeiten führen würde.