は赤いボールだったりするかもしれません。リンゴの断面かもしれません。いうことはリンゴの精度を上げたいは2つのアプローチが出来ます。出来るだけ変えていくリンゴとはこういうものだ、という特徴あるものを認識させていく。Negativeとして増えていくことになるかもしれない。出来るだけ変えていくリンゴの断面の学習を行ってみる。Positiveとして増えていくことになるかもしれない。いうわけで、トレードオフになってしまうのでどう舵取りをするか、という点は目的に応じて変える必要があります。OpenCVサンプルの比較mobilenetSSD,TensorFlow,Yolo3tinyがOpenCVforUnityには揃っているのでCC0ライセンスの画像を利用してどんな結果になるかを調査します。モニタ複数」、「モニタ単品」を写します。SSD全体的に高い確率で認知できました。学習の重みが良いのでしょうか。アルゴリズムが良いのでしょうか。難点としては、デフォルトのデータだと21種の画像しか判別がつかない点です。TensorFlowTensorFlowのサンプルは他とは違い、1000種類近く見分けられるようです。物体検出というよりは分類と信頼性のみの表示になっていました。ラベルの中に人が入っていないため、カツラやメガネと認識しました。モニタのところを机と認識したりしています。Yolo3tiny大きい画像の認識が甘い結果になりました。顔の認識に関して、男の人は認識できませんでした。ありますが、元のデータはGoogleDriveからのDLで、作り方など見当たらないです。mobile.txtを作ってみます。今までの情報をまとめたところ、個人での優秀な物体検知をするには大きくコストがかかります。理由は、画像を多量に用意し、その画像を多量に学習させる必要があるためです。そのまま利用し、その他分類はより単純なアルゴリズムで、というアプローチが良いようです。Poetshttps://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets/#0上記は花の分類ですが、ひとまずローカルで学習してみます。数分で500回の学習を完了、学習済みモデルが出来上がりました。ここは環境さえ出来てしまえば簡単。4000回学習させます。これをUnityのOpenCVに読み込ませます。エラーが出て失敗します。“PlaceholderWithDefault”のレイヤーを作成できなかった、と。Googleで検索すると、optimize_for_inferenceで削除するといいよ、という情報が出ます。i...そこで、そのレイヤーの削除を行います。よっしゃ出来た、OpenCVで読み込んでやろう。はい、Unityがクラッシュするようになりました。Util.setDebugMode(true,true)にし原因を特定します。f.write(graph_def.SerializeToString())tensorboardで出来上がったものを可視化します。アクセスし、PlaceholderWithDefaultが無くなっていることを確認。^--image=tf_files/test01.jpgうまく行ったらこれをOpenCVで読み込むと読み込めるようになりました。UnityとPythonでの実行結果に差異が出ることに。Python側はリンゴじゃない?と言い、Unity側は陰陽マークであると主張しています。同じ学習済みモデルを利用しても、使い方が違うのか別のものと認識してしまいます。^--image=tf_files/test01.pngあれ?座標情報がない。リザルトは1×98の行列で、パラメータはfloat値なでprobabillityしか帰ってきていない。単純な分類器って書いてあるからその辺を考慮していないのか...。0.5を超えたprobabillity,name,boundingboxでこれだとここに写っているものはなんでしょう?だけになってしまいます。chuanqi305/MobileNet-SSD上記のTensorFlow版をDLして中を見ます。新しい形式が出ました。ckptファイルです。...上記の記述によると、以下の内容のようです。サッパリですが、metaデータから復元しpdファイルの作成ができるようです。TensorBundleコレクションであり、すべての変数の値を保存します。各キーはTensorの名前であり、その値はシリアル化されたBundleEntryProtoです。BundleEntryProtoは、テンソルのメタデータを記述します。テンソルのコンテンツ、そのファイルへのオフセット、チェックサム、いくつかの補助データなどが含まれます。保存されたグラフ構造を記述。GraphDef、SaverDefなどが含まれます。これを適用し復元します。pbファイルを出力してtensorboardで見てみようじゃないか。