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Raspberry Pi4 画像認識　～③物体検出 動作確認～

プログラミング Python Raspberry Pi

初めに
使用するのは、「Raspberry Pi4でTensorflow Lite 環境を構築してみる」<-「Raspberry Pi4 リモートで初期設定 Raspberry Pi OS/OS Lite」で設定したRaspberry Pi4を使用します。

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「Raspberry Pi4でTensorflow Lite環境を構築してみる」で環境構築はできたので、Tensorflow公式のexampleで動作確認をしてみます。

1. Tensorflow 公式ページを見てみる

「Tensroflow Liteサンプル | 機械学習モバイルアプリ」というページを見てみると、

いろいろあって面白そうですが、とりあえずオブジェクト検出をやってみましょ。
オリンピックのピクトグラムで話題になった「Tokyo2020-Pictogram-using-MediaPipe」はおそらく「姿勢推定」を使用したアプリのようですね!

アイディアとプロトタイプ実装までのスピードが速くて、陰ながら尊敬しておりますし、ほかにも面白いアプリを作成されているので、ご覧になってみてください。

はなしが脱線してしまいましたが、オブジェクト検出に戻りましょう。
先ほどのページの「オブジェクト検出」の「Raspberry Piで試してみる」からgithubに移行するので、READMEの通りに実行していきます。
github.com

2. githubからリポジトリをクローンして動かしてみる

まずは、READMEの通りに進めていきます。

2-1. Set up your hardware

こちらは、以前の記事の方で行っているので、特に何もしなくても問題ありません。

2-2. Download the example files

ここも、以前の記事で行った設定をもとに行っていきます。
設定を行っていない場合、READMEの通りに行えばテストできると思いますが、こちらでは検証しておりません。

pi@raspberrypi:~ $ cd workspace/tflite
pi@raspberrypi:~/workspace/tflite $ source venv-tflite-v1/bin/activate
(venv-tflite-v1) pi@raspberrypi:~/workspace/tflite $
(venv-tflite-v1) pi@raspberrypi:~/workspace/tflite $ git clone https://github.com/tensorflow/examples --depth 1
(venv-tflite-v1) pi@raspberrypi:~/workspace/tflite $ cd examples/lite/examples/object_detection/raspberry_pi

2-3. Run the example

あとは、事前に用意されているプログラムを実行するだけでPicameraで見ている映像のなかでオブジェクト検出してくれます。

(venv-tflite-v1) pi@raspberrypi:~/workspace/tflite $ python3 detect.py \
  --model efficientdet_lite0.tflite

なんだか検出してくれていそうですね!
カップは全身が写っていますが、人やキーボードは半分程度しか映っていないにもかかわらず、検出してくれいています。

これでRaspbrry Piで物体検出ができることを確認することができました。
では、つぎはなんだかわからない学習済みのモデルではなく、自分で分類したいものを学習したモデルを作成してみることにします！

今回はここで終了します。
お疲れさまでした。

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