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Author: wfapgm36

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@@ -123,16 +123,20 @@ object_detection 디렉토리에서 아래와 같은 명령을 실행하여 학
 
 ## 모델 테스트<a name="Running"></a>
 
-모델을 테스트하기 위해 학습을 종료하면 training 폴더에 많은 파일들이 생긴 것을 확인할 수 있습니다. 이를 객체 검출에 사용할 수 있는 즉 추론 모델을 추출하기 위해서 다음과 같은 명령어를 object_detection 폴더에서 실행합니다.
+모델 테스트를 위하여 다음과 같은 과정이 필요합니다.
+1. 추론 그래프 추출
+2. 추론 그래프를 사용하여 객체 검출
+
+우선 추론 그래프 추출을 위해 학습을 종료하면 training 폴더에 많은 파일들이 생긴 것을 확인할 수 있습니다. 이를 객체 검출에 사용하기 위해 추론 그래프를 추출하려면 다음 명령어를 object_detection 폴더에서 실행합니다.
 > python3 export_inference_graph.py \
  --input_type image_tensor \
  --pipeline_config_path training/ssd_mobilenet_v2_coco.config \
  --trained_checkpoint_prefix training/model.ckpt-xxxxx \
  --output_directory num_recognition
 
-model.ckpt-xxxxx의 xxxxx부분에 저장된 모델 번호를 쓰고 명령어를 실행하면 num_recognition 폴더가 생성되었고 안에 frozen_inference_graph.pb(추론 모델)이 생성된 것을 알 수 있습니다.
+model.ckpt-xxxxx의 xxxxx부분에 저장된 모델 번호를 쓰고 명령어를 실행하면 num_recognition 폴더가 생성되고 폴더안에 frozen_inference_graph.pb(추론 그래프)가 생성된 것을 알 수 있습니다.
 
-모델을 적용하기 위하여 다음을 수정합니다. 
+추론 그래프 추출이 완료되었으면 학습된 모델을 사용하여 객체를 추출하기 위해 object_detection/object_detection_tutorial.ipynb을 다음과 같이 수정합니다. 
 
 ![model_name](./docs/img/model_name.png)