①～⑦までで行った、セットアップから学習まで行ってきました。 学習モデルが完成したので、そのモデルをエッジデバイスとするラズパイに移行してリアルタイム推論を行ってシリーズは終了です。 1. google driveからラズパイへ.tfliteモデルを移行する 1-1. s…

アノテーションCSVを変更し、Tensorflow model makerの物体検出で使用できる形に変更しました。 今回は、この変更したCSVを用いてモデルを学習させます。 1.下準備 1.下準備 基本的に、Tensorflowの公式ドキュメント Object Detection with TensorFlow Lite …

独自の画像を使って学習モデルを作るところまで完了しました。 実際にcolab上で学習に使用していない新しい画像を用いて、推論を行ってみましょう。 1. 下準備 2. tfliteモデル内の情報を抜き出す 3. 推論用関数の定義 4. 推論 1. 下準備 !pip install tflit…

前回はじゃんけんの手をアノテーションしました。 今回はそれを「Tensorflow model maker」というTensorflowが作成したツールに読み込める様、変更していきます。コードはgoogle colaboratoryで共有していますので、適宜変更して頂けると使用できます。 コー…

0.初めに 「Raspberry Pi4 リモートで初期設定 Raspberry Pi OS/OS Lite」、「Raspberry Pi4でTensorflow Lite 環境を構築してみる」、「Raspberry Pi 4で物体検出してみる」の3記事にわたって、Raspberry Pi4のセットアップとtensorflow・tensorflow Liteの…

初めに 使用するのは、「Raspberry Pi4でTensorflow Lite 環境を構築してみる」Raspberry Pi OS/OS Lite」で設定したRaspberry Pi4を使用します。melostark.hatenablog.com melostark.hatenablog.com「Raspberry Pi4でTensorflow Lite環境を構築してみる」で…

2022/6/4 更新 2021/10/18 更新 初めに 使用するのは「Raspberry Pi4 リモートで初期設定 Raspberry Pi OS/OS Lite」で構築したデスクトップ環境のラズパイ4で行います。 melostark.hatenablog.com 初めに 1. Tensorflow Liteの環境準備 -作業用フォルダの作…

0. 初めに Raspberry Pi(以下ラズパイ)で物体検出をテストするためにセットアップを行っていきます。 物体検出のテストを行うなら基本は「Raspberry Pi OS」で動作させると思いますが、「Raspberry Pi OS Lite」でプログラムを動かしてリモート接続したPCか…

AtCoder:1日目 APG4b 1.00 - 1.15 勉強時間 : 30分×6 = 3時間1.00.はじめに 1.01.出力とコメント 1.02.プログラムの書き方とエラー 1.03.四則演算と優先順位 1.04.変数と型 1.05.実行順序と入力 1.06.if文・比較演算子・論理演算子 1.07.条件式の結果とbool…