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Keras 모델( .h5)을 onnx로 변환한 후,&nbsp; OpenCV DNN에서 onnx 모델을 사용해서 추론을 해봅니다.



2022. 10. 25&nbsp; 최초작성







1. MNIST 데이터셋에 대한 모델을 학습시켜 h5 모델 파일로 저장합니다.&nbsp;



코드 출처&nbsp;<a href="https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ko">https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ko</a>&nbsp;



<pre><code>import tensorflow as tf


mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0

model = tf.keras.models.Sequential([
 tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
 tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
 tf.keras.layers.Dropout(0.2),
 tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam',
 loss='sparse_categorical_crossentropy',
 metrics=['accuracy'])


model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
model.evaluate(x_test, y_test, verbose=2)

# 모델을 저장합니다. 
model.save('mnist.h5')</code></pre>



<figure>Epoch 1/10 1875/1875 [==============================] – 15s 5ms/step – loss: 0.2943 – accuracy: 0.9141 Epoch 2/10 1875/1875 [==============================] – 9s 5ms/step – loss: 0.1393 – accuracy: 0.9585 Epoch 3/10 1875/1875 [==============================] – 9s 5ms/step – loss: 0.1059 – accuracy: 0.9674 Epoch 4/10 1875/1875 [==============================] – 9s 5ms/step – loss: 0.0883 – accuracy: 0.9729 Epoch 5/10 1875/1875 [==============================] – 16s 8ms/step – loss: 0.0745 – accuracy: 0.9767 Epoch 6/10 1875/1875 [==============================] – 16s 9ms/step – loss: 0.0670 – accuracy: 0.9786 Epoch 7/10 1875/1875 [==============================] – 13s 7ms/step – loss: 0.0597 – accuracy: 0.9807 Epoch 8/10 1875/1875 [==============================] – 13s 7ms/step – loss: 0.0522 – accuracy: 0.9833 Epoch 9/10 1875/1875 [==============================] – 15s 8ms/step – loss: 0.0486 – accuracy: 0.9838 Epoch 10/10 1875/1875 [==============================] – 15s 8ms/step – loss: 0.0429 – accuracy: 0.9859 313/313 – 4s – loss: 0.0797 – accuracy: 0.9779 – 4s/epoch – 11ms/step</figure>







2. h5 모델 파일을 onnx 모델 파일로 변환합니다.&nbsp;



참고&nbsp;<a href="https://onnxruntime.ai/docs/tutorials/tf-get-started.html">https://onnxruntime.ai/docs/tutorials/tf-get-started.html</a>&nbsp;







우선 tf2onnx 패키지를 설치해야 합니다.



<pre><code>pip install tf2onnx</code></pre>







다음 코드에서 h5 모델 파일을 pb 모델 파일로 변환 한후, 다시 onnx 모델 파일로 변환합니다.



<pre><code># h5 to pb
import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.load_model('mnist.h5', compile=False)
model.save('./model', save_format="tf")


# pb to onnx
import os

os.system('python -m tf2onnx.convert --saved-model ./model/ --output model.onnx --opset 13')</code></pre>







3. OpenCV DNN을 사용하여 onnx 모델로 추론을 해봅니다.



참고&nbsp;<a href="https://jeanvitor.com/how-to-load-pytorch-models-with-opencv/">https://jeanvitor.com/how-to-load-pytorch-models-with-opencv/</a>&nbsp;



<pre><code>import cv2
import numpy as np
import tensorflow as tf


onnx_model_path = "model.onnx" 
net = cv2.dnn.readNetFromONNX(onnx_model_path)


mnist = tf.keras.datasets.mnist

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
# 정규화를 해주면 안됩니다.
# x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 

for index in range(5):

 blob = cv2.dnn.blobFromImage(x_test[index], # 추론할 입력 이미지입니다.
 1.0 / 255, # 학습할때 이미지의 픽셀값을 255로 나누어 정규화 했습니다.
 (28, 28), # 이미지 크기입니다.
 (0, 0, 0), 
 swapRB=True, # BGR 또는 RGB인지에 따라 설정합니다. 흑백에선 상관없습니다.
 crop=False)
 net.setInput(blob)
 preds = net.forward()
 biggest_pred_index = np.array(preds)[0].argmax()
 print ("예측 ",biggest_pred_index, ' 정답 ', y_test[index])</code></pre>







실행 결과 모델을 사용하여 예측한 값과 실제 정답이 출력됩니다.



<figure>예측&nbsp; 7 &nbsp; 정답&nbsp; 7 예측&nbsp; 2 &nbsp; 정답&nbsp; 2 예측&nbsp; 1 &nbsp; 정답&nbsp; 1 예측&nbsp; 0 &nbsp; 정답&nbsp; 0 예측&nbsp; 4 &nbsp; 정답&nbsp; 4</figure>





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멈춤보단 천천히라도

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Keras 모델( .h5)을 onnx로 변환한 후,  OpenCV DNN에서 onnx 모델을 사용해서 추론을 해봅니다. 2022. 10. 25  최초작성 1. MNIST 데이터셋에 대한 모델을 학습시켜 h5 모델 파일로 저장합니다.  코드 출처 https://www.tensorflow.org/tutorials/quickstart/beginner?hl=ko  Epoch 1/101875/1875 [==============================] – 15s 5ms/step – loss: 0.2943 – accuracy: 0.9141Epoch 2/101875/1875 [==============================] – 9s 5ms/step – loss: 0.1393 – accuracy: 0.9585Epoch 3/101875/1875 [==============================] –… 더 보기 »Keras 모델( .h5)을 onnx로 변환 및 OpenCV DNN에서 사용하기
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Keras 모델( .h5)을 onnx로 변환 및 OpenCV DNN에서 사용하기

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