Working Folder : jetson-inference/python/training/detection/ssd/
| ラベルファイル | data/tools/labels.txt | |
| ラベル | correct_tape cutter scissors usb_memory (stapler) | ※ 検出効率の向上のため 先頭に「BACKGROUND」 ラベルを追加予定 |
| データセット | 対 象 | 修正テープ | カッター | ハサミ | USBメモリ |
| tools | ラベル名 | correct_tape | cutter | scissors | usb_memory |
| 訓練用 | data/tools/train | 28 | 30 | 20 | 28 |
| 評価用 | data/tools/val | 17 | 13 | 10 | 18 |
| 試験用 | data/tools/test | 11 | 10 | 10 | 10 |
camera-capture を使用した場合、上記のようなディレクトリには格納されない。
| 作業 | 転移学習 | Transfer Learning with PyTorch |
| 分野 | 物体検出 | Object Detection |
| ネットワーク | ssd-mobilenet | |
| データセット | tools | data/tools（オリジナル） |
| camera-capture 使用時の 学習コマンド | python3 train_ssd.py | – – dataset-type=voc – – data=data/tools – – model-dir=models/tools – – epochs=30 |
| 作業 | 学習済みデータの onnx への転送 | ssd-mobilenet.onnx（for TensorRT） |
| 転送コマンド | python3 onnx_export.py | – – model-dir=models/tools |
| 作業ディレクトリ | データ出力先（要作成） |
| 修正テープ | /data/tools/correct |
| カッター | /data/tools/cutter |
| ハサミ | /data/tools/scissors |
| USBメモリ | /data/tools/usbmem |
| （ホッチキス） | /data/tools/stapler |
camera-capture を使用した場合、上記のフォルダは不要となる。
| 作業 | 推論 | |
| 分野 | 物体検出 | Detection |
| 学習済みデータ | ssd-mobilenet.onnx | |
| 推論コマンド | detectnet | – – model=models/tools /ssd-mobilenet.onnx – – labels=models/tools/labels.txt – – input-blob=input_0 – – output_cvg=scores – – output-bbox=boxes |
| 入出力データ 修正テープ | 入力：data/tools /test/correct_tape | 出力：data/tools /correct |
| 入出力データ ビデオ | 入力： /dev/video0 | 出力： |