作業フォルダ jetson-inference/python/training/classification
ラベルファイル | data/tochiko/labels.txt | |
ラベル | studentA studentB studentC teacherA teacherB | ※ 分類効率の向上のため 先頭に「background」 ラベルを追加 |
データセット | 対 象 | 生徒A | 生徒B | 生徒C | 教員A | 教員B |
tochiko | ラベル名 | studentA | studentB | studentC | teacherA | teacherB |
訓練用 | data/tochiko/train | 32 | 51 | 28 | 30 | 41 |
評価用 | data/tochiko/val | 〃 | 〃 | 〃 | 〃 | 〃 |
試験用 | data/tochiko/test | 〃 | 〃 | 〃 | 〃 | 〃 |
※ 本来、「評価用」「試験用」データは「訓練用」とは異なるものを使用するが、
今回は、「訓練用」を流用した。
作業 | 転移学習 | Transfer Learning with PyTorch |
分野 | 分類 | Classification |
データセット | tochiko | data/tochiko(オリジナル) |
学習コマンド | python3 train.py | – – model-dir=models/tochiko – – epochs=30 data/tochiko |
ネットワーク | resnet18 | for PyTorch |
作業 | 学習済みデータの onnx への転送 | resnet18.onnx(for TensorRT) |
転送コマンド | python3 onnx_export.py | – – model-dir=models/tochiko |
作業ディレクトリ | データ出力先(要作成) |
生徒A | /data/tochiko/stA |
生徒B | /data/tochiko/stB |
生徒C | /data/tochiko/stC |
先生A | /data/tochiko/tcA |
先生B | /data/tochiko/tcB |
作業 | 推論 | |
分野 | 分類 | Classification |
学習済みデータ | resnet18.onnx | |
推論コマンド | imagenet | – – model=models/tochiko/resnet18.onnx – – labels=data/tochiko/labels.txt – – inpt-blob=input_0 – – output-blob=output_0 |
入出力データ 生徒A | 入力:data/tochiko /test/studentA | 出力:data/tochiko /stA |
入出力データ ビデオ | 入力: /dev/video0 | 出力: |