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Author: wfapgm36

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@@ -111,12 +111,23 @@ TFRecord에 대한 더 자세한 설명은 [여기](http://bcho.tistory.com/1190
 
 ## 학습<a name="Train"></a>
 
-앞의 과정을 통해서 학습에 필요한 데이터를 수집하고, 라벨링하고, TFRecord로 변환하는 과정을 통해 모델을 학습할 준비가 되었습니다. 학습에 앞서 Tensorflow Object Detection API는 사용자가 간단히 학습 환경을 변경할 수 있도록 object_detection/samples/configs에 .config 파일을 여러 개 준비해두었습니다. 우리는 좀 더 빠르고 정확한 모델을 학습시키기 위하여 SSD(Single Shot Detector)와 MobileNet_V2를 사용하겠습니다.  [ssd_mobilenet_v2_coco.config](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/samples/configs/ssd_mobilenet_v2_coco.config) 파일을 복사하여 training 폴더에 넣어주고 아래 명령어를 통해 모델을 학습시키도록 합시다.
+앞의 과정을 통해서 학습에 필요한 데이터를 수집하고, 라벨링하고, TFRecord로 변환하는 과정을 통해 모델을 학습할 준비가 되었습니다. 학습에 앞서 Tensorflow Object Detection API는 사용자가 간단히 학습 환경을 변경할 수 있도록 object_detection/samples/configs에 .config 파일을 여러 개 준비해두었습니다. 
 
-이 때, 모델을 처음부터 학습시키기 위해서는 매우 많은 시간이 필요하게 되므로 COCO dataset으로 미리 학습된 모델(Pretrained Model)을 사용해 우리 모델을 Transfer learning을 시키도록 합시다. 
+우리는 좀 더 빠르고 정확한 모델을 학습시키기 위하여 SSD(Single Shot Detector)와 MobileNet_V2를 사용하겠습니다. 이를 위해서 [ssd_mobilenet_v2_coco.config](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/samples/configs/ssd_mobilenet_v2_coco.config) 파일을 복사하여 training 폴더에 넣어주도록 합시다.
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+이 때, 모델을 처음부터 학습시키기 위해서는 매우 많은 시간이 필요하게 되므로 COCO dataset으로 미리 학습된 모델(Pretrained Model)을 사용해 우리 모델을 Transfer learning을 시키도록 합시다. 또한 우리가 data 폴더에 생성한 train.record와 object-detection.pbtxt을 사용하여 모델을 학습시키기 위해 .config 파일을 아래와 같이 수정합니다.
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+>9 ~~num_classes: 90~~
+>>9 num_classes: 10
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+>156 ~~fine_tune_checkpoint: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/model.ckpt"~~
+>>156 fine_tune_checkpoint: "ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29/model.ckpt"
+
+>173 train_input_reader: {</br>174   tf_record_input_reader {</br>175     input_path: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/mscoco_train.record-?????-of-00100"</br>176   }</br>177   label_map_path: "PATH_TO_BE_CONFIGURED/mscoco_label_map.pbtxt"</br>178 }
 
 Pretrained 모델 다운로드와 각 모델간의 속도 비교는 [여기](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md)에서 할 수 있습니다. 
 
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 object_detection 디렉토리에서 아래와 같은 명령을 실행하여 학습합니다.
 > python3 train.py --logtostderr --train_dir=training/ --pipeline_config_path=training/ssd_mobilenet_v2_coco.config