こんにちは。技術研究所の910です。
今回は少々今更感がありますが、TensorFlowに実装されたTensorFlow Object Detection APIを試してみようと思います。
…とは言ったものの、How to train your own Object Detector with TensorFlow’s Object Detector APIに丁寧に手順がまとめられていますので、詳細なやり方についてはこちらの記事をご覧になるのが良いかと思います。
なのでこの記事では、このAPIを使うことで、どれだけ簡単に物体検出を試せるのかをご覧いただければと思います。
作業環境
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(tf) ysk@LAKuEN$ sw_vers && python -V && pip freeze | grep -e '\(opencv\|tensorflow\)' ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.13.2 BuildVersion: 17C88 Python 3.6.3 opencv-python==3.3.0.10 tensorflow==1.4.0 tensorflow-tensorboard==0.4.0rc2 |
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こんにちは。技術研究所の 910 です。
Caffeではモデルの構造や学習方法などをprototxtという設定ファイルで定義できるので、非常に再利用し易く重宝しています。
しかしその一方で、私個人としてはTensorFlowを主軸に使っていきたいなーと思っていたりするので、今回はCaffeの学習済みモデルをTensorFlow向けに変換してみることにしました。
下準備
環境
| OS |
macOS High Sierra Version 10.13 Beta7 |
| Docker |
Docker for mac Version 17.06.2-ce-mac27 (19124) |
| 変換に利用したライブラリ |
caffe-tensorflow |
当然ではありますが、caffe-tensorflowを使う為にはCaffeとTensorFlowが両方導入されている環境が必要となります。
環境を新たに作るのもなかなか面倒ですし、変換の為だけに環境構築済みのGPUインスタンスを起動するのも勿体無いので、両方共導入済みのDocker imageを利用させていただきました。
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こんにちは。技術研究所のYKです。
最近TensorFlowを触り始めて、使ってみたら楽しかったので記事を書くことにしました。
今回はTensorFlowを使って、画像・正解データから単一ファイルのデータセットを作って学習させるところまでやってみました。
なんで単一ファイルにまとめたかったの？
- こちらに記載があるように、TensorFlowでは画像ファイルを直接読み込んで利用することも可能です。
しかし、学習用のファイルを単一のファイルにまとめることでデータセットを管理し易くなり、かつ人的ミスが減らせるので、単一ファイルにまとめて扱えるようにしたいと思いました。
TensorFlowではTFRecordsという形式でデータセットをまとめられるとのことなので、試してみました。
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