記事23 転移学習「画像分類」DS:tochiko

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studentAstudentBstudentCteacherAteacherB
訓練用data/tochiko/train3251283041
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tochikodata/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resnet18for 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:
 
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