【YOLOv3】オリジナルの学習済みモデルを作成する
2019-02-28 2019-05-18
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画像から手の位置を認識をさせたかったんじゃぁ． お．いい高速な画像認識アルゴリズムがある．つかってみるか…
Environment
macOS Mojave version.10.14.3 Python 3.7.2Method
1. darknetをmake & Install
https://github.com/pjreddie/darknet からdarknetをcloneする|
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git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make |
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# Compiling with CUDA GPU=1 # Compiling with OpenCV OPENCV=1 |
2. 学習用データセットを作る
この記事を執筆しているとき，自分は人の手を認識させたかったので，データセットの中の名前がhandなんとかになったりしていますが，適宜ファイル名を分かりやすいものに変えても問題はない．backupフォルダ
学習済みモデルが完成したときに格納されるディレクトリdatasets
学習用画像と学習用画像のどこに何が写っているかを記述したtxtファイルが入っている. 画像とtxtの名前は揃っていないといけない．hand-obj.names
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1 |
hand |
hand-test.txt
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datasets/img_0-0.jpg datasets/img_0-1.jpg datasets/img_0-2.jpg |
hand-train.txt
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datasets/img_0-0.jpg datasets/img_0-1.jpg datasets/img_0-2.jpg |
hand.data
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classes= 1 train = hand-train.txt valid = hand-test.txt names = hand-obj.names backup = ~/Documents/GitHub/darknet/cfg/task/backup |
yolov3-hand.cfg
darknet/cfg/yolov3-voc.cfgをコピーして名前を変更した． このファイルには学習時のハイパーパラメータが記述されている． 細かいことをしないのであれば，とりあえず以下の行数の「filters」と「classes」の値だけ変更すればいい．|
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605: filters=18 611: classes=1 689: filters=18 695: classes=1 773: filters=18 779: classes=1 |
ex. 学習用データセットを自作するのに今回使ったツール「labelImg」
https://github.com/tzutalin/labelImg とりあえず，labelImgを使わせてもらった． Install方法は以下のReadme https://github.com/tzutalin/labelImg/blob/master/README.rst 直感的に動かすことができるが，画像の範囲を選択したあとにxmlで出力するのではなく，txtで出力するように設定を変更する．たしかYOLO用に書き出し．みたいな設定があった．3. YOLOv3用の学習モデル初期値ファイルをDL
https://pjreddie.com/media/files/darknet53.conv.74 からDLできる．適当なディレクトリに保存しておく．155MB． 今回は darknet/models/に保存した．4. 学習開始
コマンドを叩いて学習スタート．|
1 |
./darknet detector train hand.data yolov3-hand.cfg models/darknet53.conv.74 |