Raspberry Piで、オリジナルの学習モデルを使った物体検出(オリジナルモデルを用いた物体検出編)[4/4]

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はじめに

オリジナルモデルを使った物体検出をRaspberry Piで行うべく、以下を実現しようとしています。

これを実現するために4回に分けて記事を書いてきましたが、今回はいよいよ最終回です。

 第1回:IBM Cloud Annotationsを用いたアノテーション
 第2回:Google Colabを用いたモデルの学習
 第3回:Raspberry Piの環境構築
 第4回:オリジナルモデルを用いた物体検出 ←この記事

第4回:オリジナルモデルを用いた物体検出

前回はRaspberry PiにOSやTensorFlow Liteをインストールし環境構築を行いました。今回は、第2回で学習したオリジナルモデルを用いて、物体検出を行なう方法です。

オリジナルモデルの準備

まずは、第2回で学習したオリジナルモデルをRaspberry Piに格納して準備を行います。

①モデルファイルの解凍

第2回でGoogle ColabからダウンロードしたmyModel.zipをRaspberry Piの「/home/pi/tflite」フォルダにアップロードして、以下のように解凍します。

②label.txtの作成

解凍したモデルにlabelmap.txtが含まれますが、これはJson形式になっており、tfliteでは使えません。そこで、以下のようにラベル名だけを記載した、テキスト形式のlabelmap.txtを作成します。

以上で準備は完了です。

オリジナルモデルを用いた物体検出

それでは、いよいよオリジナルモデルを用いた物体検出をやってみましょう。VNCでログインしたターミナルから以下のコマンドを入力します。

すると以下のように、カメラ画像が画面に表示されるので、検出したい物体をカメラの前に持っていきましょう!どうですか?以下の動画のように、物体が検出されるはずです‼️

おわりに

今回は、第2回で学習させたオリジナルモデルを用いて、TensorFlow Liteを用いた物体検出をやってみました。COCOモデルなど学習済みのモデルは非常に有用ですが、検出したい物体が特殊な場合には、オリジナルの学習モデルを作る必要があり、今回の方法が使えると思われます。

Raspberry Piの処理能力は高いとは言えないので、もっと高速に物体検出がやりたい人はGPUが搭載されたJetson nanoなどを使いましょう!

 第1回:IBM Cloud Annotationsを用いたアノテーション
 第2回:Google Colabを用いたモデルの学習
 第3回:Raspberry Piの環境構築
 第4回:オリジナルモデルを用いた物体検出

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昼間はIT企業に勤めてますが、プライベートでは「育児×家事×IoT」をテーマに家のスマートホーム化に取り組んでいます。Androidアプリも作っているので使って下さい。質問・コメントは、↓のコメント蘭でもFacebookメッセンジャーでもどちらでも大丈夫です。
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