[Japanese/English]
TensorFlow Lite Model Makerのハンズオン用資料です。
VoTTでのアノテーションをローカルPCで実施し、学習～推論はColaboratory上で実施します。
アノテーションを実施せずにアノテーション済みデータセットを利用することも出来ます。
以下の内容を含みます。
- データセット ※アノテーション未実施
- データセット ※アノテーション済み
- Colaboratory用スクリプト(環境設定、モデル訓練、推論結果確認)
Tensorflow 2.5.0 or later
1時間30分程度のボリュームの想定です。
- VoTT：アノテーション(約30～60分)
- Colaboratory：環境準備
- Colaboratory：object_detector向けcsv作成
- Colaboratory：モデル訓練(約5～10分)
- Colaboratory：推論
事前準備として以下が必要です。
- このリポジトリのローカル環境へのクローン
- VoTTのインストール
VoTTを使用してアノテーションを行い、CSV形式で出力します。
アノテーション済みデータセットを利用する方は、この章を飛ばしてください。
VoTTのプロジェクト設定
表示名：TFLite-ModelMaker-EfficientDet-Colab-Hands-On
セキュリティトークン：Generate New Security Token
ソース接続：「Add Connection」を押下
表示名：TFLite-ModelMaker-EfficientDet-Colab-Hands-On-TrainData
プロバイダー：ローカルファイルシステム
フォルダーパス：クローンしたリポジトリの「01_dataset」ディレクトリを指定
ターゲット接続：Add Connection
表示名：TFLite-ModelMaker-EfficientDet-Colab-Hands-On-Target
プロバイダー：ローカルファイルシステム
フォルダーパス：任意のディレクトリ
タグ：「Fish」を追加
「プロジェクトを保存」を押下
CSVエクスポート
プロバイダー：コンマ区切り値（CSV）
アセットの状態：タグ付きアセットのみ
「エクスポート設定を保存」を押下する
アノテーション画面からエクスポートマークを押下し、TFRecordをエクスポートする。
以降の作業はGoogle Colaboratory上で実施します。
[Open In Colab]リンクからノートブックを開き、以下の順に実行してください。
- パッケージインポート
- パッケージインストール
「!mkdir dataset」実行後、VoTTからエクスポートした画像ファイルとCSVファイルを格納してください。
格納後、以下を実行してください。
アノテーション済みファイルを利用する方は以下の「if False:」を「if True:」に変更して実施してください。
if False:
!git clone https://github.com/Kazuhito00/TFLite-ModelMaker-EfficientDet-Colab-Hands-On
!cp -r TFLite-ModelMaker-EfficientDet-Colab-Hands-On/02_dataset\(Annotated\)/* ./dataset
- データセットCSV読み込み(Read CSV)
- 学習データ/検証データ/テストデータ 分割
- object_detectorで読み込む形式に変換
以下の順に実行してください。
- Model MakerでCSVファイルを読み込む
- 物体検出のモデルアーキテクチャを選択
- 訓練
- モデル評価
- TensorFlow Lite形式でのモデルエクスポート(形式：完全整数量子化)
- TensorFlow Lite形式でのモデルエクスポート(形式：Float16量子化)
以下の順に実行してください。
- 推論(形式：完全整数量子化)
- 推論(形式：Float16量子化)
高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)
TFLite-ModelMaker-EfficientDet-Colab-Hands-On is under MIT license.