【Tensorflow2 Object Detection API】オリジナルデータ学習ハンズオンのColab公開

3 min読了の目安(約2700字TECH技術記事

この投稿は「Qiita TensorFlow Advent Calendar 2020」の14日目の記事です。

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。

デモ画像

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、、、👻
Tensorflow2-ObjectDetectionAPI-Colab-Hands-On

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

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。

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。