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Object Detection APIを使って転移学習を行いたい

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samyu

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 前提・実現したいこと

Object Detection APIの学習済みモデルを使って転移学習をしたいと思っています。

 発生している問題・エラーメッセージ

自分で集めた画像を使ってモデルを作ることはできたのでこちらから取得した学習済みモデルを使って転移学習をしようと試みましたが下記のようなエラーが出ました。一通りAPIを使った転移学習の方法について調べましたが、詳しく書かれているものがなかったので質問させていただきました。

NotFoundError (see above for traceback): Key FeatureExtractor/MobilenetV1/
Conv2d_8_depthwise/BatchNorm/beta/RMSProp not found in checkpoint
     [[Node: save_1/RestoreV2_532 = RestoreV2[dtypes=[DT_FLOAT], _device="/job:localhost/replica:0/task:0/device:CPU:0"](_arg_save_1/Const_0_0, save_1/RestoreV2_532/tensor_names, save_1/RestoreV2_532/shape_and_slices)]]


また上記のエラー以外にも多数下記のようなエラーが出てきました

2018-01-30 : W tensorflow/core/framework/op_kernel.cc:1192]
 Not found: Key FeatureExtractor/MobilenetV1/Conv2d_13_pointwise_2_Conv2d
_4_3x3_s2_256/weights/RMSProp_1 not found in checkpoint

 試したこと

今回行った手順は次の通りです。

  1. trainの中身の削除
    以前学習したデータが保存されているフォルダ「train」内の全データを削除
  2. 学習済みモデルのダウンロード
    最初の学習に使っていたのがssd_mobilenet_v1でしたのでssd_mobilenet_v1_cocoを使うことにしました
  3. ファイルの移動
    ダウンロードしたtarファイルにあったcheckpointとmodel.keptの3つを学習時にデータやチェックポイントが保存されるフォルダ「train」に移動
  4. ssd_mobilenet_v1.configの設定
    158行あたりにある fine_tune_checkpointにmodel.ckptが存在するパスを絶対パスで記述しました。
  5. 学習の開始
    train.pyを使って学習を開始しました
python object_detection/train.py --pipeline_config_path=パス
/ssd_mobilenet_v1.config --train_dir=パス/train --logtostderr
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https://github.com/tensorflow/models/issues/1836

--train_dir=パス/trainに別のモデルのチェックポイントがあればそれを削除してください。

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  • 2018/01/29 17:58

    独自データだけなら学習することができていました。学習済みモデルを使った転移学習ができません。
    ssd_mobilenet_v1.configは以前使用したままのため、絶対パスで設定しています。
    またバージョンはtensorflow 1.4.1です。

    キャンセル

  • 2018/01/29 18:22

    >ダウンロードしたzipファイルにあったcheckpointとmodel.keptの3つを学習時にデータやチェックポイントが保存されるフォルダ「train」に移動

    trainの外のどこかにおいてください。
    そしてそのパスをssd_mobilenet_v1.configで指定してください。

    キャンセル

  • 2018/01/30 00:40

    行ってみましたがやはり同じエラーがでました

    キャンセル

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