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Google opensource new image captioning model-im2txt

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출처: 텐서플로우 모델 깃허브

구글이 그동안 개발해 온 이미지 캡셔닝 모델을 텐서플로우 모델로 만들어 공개했습니다. 이 시스템은 2014년 처음 개발되어 2015년 마이크로소프트 이미지 캡셔닝 대회에서 가장 좋은 성과를 냈었습니다. 처음에는 디스트빌리프(DistBelief) 프레임워크를 사용하여 Inception V1 모델을 사용했다가 V2로 바꾸었고 프레임워크를 텐서플로우로 바꾸어서 공개한 이번 버전은 Inception V3 모델을 사용하였습니다. 모델의 소스는 텐서플로우 모델의 깃허브에서 확인하실 수 있으며 자세한 설명이 담긴 관련 페이퍼도 함께 릴리즈 되었습니다.

TensorFlow on Raspberry Pi 3

라즈베리 파이3에 텐서플로우 설치에 성공한 깃허브를 소개해 드립니다. 라즈베리 파이에 텐서플로우를 설치하려면 깃허브에서 제공한 텐서플로우 바이너리를 pip로 설치해도 되고 직접 텐서플로우 소스에서 빌드하셔도 됩니다. 이 깃허브에서는 두가지 방식 모두 소개를 하고 있습니다.

또 텐서플로우에 있는 인셉션 모델(Inception-v3)을 이용하여 맥북과 라즈베리 파이의 성능을 벤치마크한 결과도 공유해 주고 있습니다. 벤치마크는 파이썬은 판다곰 이지지를 분류하는 텐서플로우 예제를, C++ 버전은 그레이스 호퍼 이미지를 사용하는 텐서플로우 예제를 약간만 수정하여 거의 그대로 사용했습니다.

tensorflow-raspberry-benchmark

출처: 깃허브 레파지토리

C++ 예제는 라즈베리 파이와 맥북이 큰 차이가 나지 않는 점이 눈에 뜨입니다. 하지만 파이썬 예제의 경우 라즈베리 파이에서는 매우 느려서 사용하기 어려울 것 같습니다.

Dan Brickley는 라즈베리 파이에 설치된 텐서플로우를 이용해서 카메라에 잡힌 이미지를 인식하는데 성공했다고 합니다. coffee pot를 인식한 메세지가 보입니다. 물론 다소 느리다고 합니다(30여초).

테스트 결과에 대해서 깃허브에 업데이트 내용이 있으면 다시 공유하도록 하겠습니다.