ORF 絵しりとり モデル

ORF絵しりとりで使うためのモデル。このレポジトリのコードでは絵を受け取って、書かれた絵に対して推論し、分類結果をクラス名で返す。

※ 全体的に結構雑です。

環境設定

1.docker-composeのバージョン確認

docker-compose -v

の出力が docker-compose version 1.29.2, build 5becea4c じゃなかったら、docker-composeのバージョンを上げる

参照：https://qiita.com/kottyan/items/c892b525b14f293ab7b3

2.docker環境の立ち上げ

make init

して、docker環境を立ち上げる。

3.データセットのダウンロード

make run filename=ml/dataset.py

で、データセットをダウンロードする。（少し時間がかかるはず）

動かし方

ファイルを動かしたい場合は、

make run filename=ファイル名.py

で動かす

サーバーをたてる時

make server

データセット

quickdraw dataset を使う。

• 手書きのスケッチ 345 クラスから成る、合計5000万枚のデータセット
• クラス名一覧

学習

データセットのダウンロード

python3 ml/dataset.py

学習

• 細かいハイパラ等は全てファイルに直書きしてます。
• wandbと連携しているので、wandbを使いたくない場合はwandbに関わる行を全てコメントアウトしてください

python3 ml/main.py

推論

ファイル構造の設定

• ./
  • weights
    • word2vec
      • model.vec
    • resnet50_best.pth

推論

python3 ml/inference.py