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【Tensorflow2 Object Detection API】オリジナルデータ学習ハンズオンのColab公開
はじめに
Tensorflow2 Object Detection APIのハンズオン用資料を公開しました(9月末くらいに。
すんなり行くと2時間くらいで、以下のような魚を検出モデルが作れます。
本来は社内向けに使おうと思っていたのですが、公開して反応をフィードバックしたほうが良い気がしたので、以下リポジトリで公開しています。
社内で使う前に、別会社の方から「新人研修で使用しました」って報告貰いましたが、まあ良いでしょう、、、👻
実施内容は、VoTTを用いたアノテーション作業～Colaboratory上でのモデル訓練/推論実施までです。
「検出対象を自分の好きな題材にする」「学習データを自分で集める(必要に応じて収集ツールも自作)」もやれば100倍力が付くと思いますが、、、
さすがにハンズオンが成り立たない気がするため、ハンズオン内容からは除外しました。
作業内訳
- ローカルPC：VoTTを用いたアノテーション(約30～60分)
- Colaboratory：Object Detection API設定
- ローカルPC：パイプラインコンフィグ修正
- Colaboratory：モデル訓練(約25分)
- Colaboratory：推論
内容物
- 学習用データセット(アノテーション実施前)
- テスト用データセット
- ファインチューニング用モデル(EffientDet D0)
- Colaboratory用スクリプト(環境設定、モデル訓練、推論結果確認)
事前準備
- リポジトリ(Tensorflow2-ObjectDetectionAPI-Colab-Hands-On)のローカル環境へのクローン
- VoTTのインストール
- Googleアカウント(Google Colaboratory、Googleドライブで使用)
手順
GithubのREADMEに以下の手順が書いてあり、その手順通りにやれば出来る。はず。多分👻
「出来ました」って報告は何点かいただけているのですが、出来ていない人とか詰まった人からの意見あればフィードバックしたいです。
- 1. VoTT：アノテーション
- 2. Colaboratory：Object Detection API設定
- 3.TFRecordアップロード
- 4. パイプラインコンフィグ修正
- 5. Colaboratory：モデル訓練
- 6. Colaboratory：推論
おわりに
本リポジトリ作成にあたり、からあげさんの「「Object Detection API」で物体検出の自前データを学習する方法（TensorFlow 2.x版）」を参考にいたしました。
大変、有益な情報をありがとうございます。🦔
次はhiromasatさんで「TensorFlow Developer Certificateに合格した話を書く予定です。」です。
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