Q&A
> 検出してくれません
> ダメでした
の中身が不明です。
> 物体検出を行うと
ということはエラーではないのですか? その時のコードは?
前提・実現したいこと
画像上の手書きの矢印を検出したいです。
下記のサイトを参考にkeras-yolo3を実装しました。
https://sleepless-se.net/2019/06/21/how-to-train-keras%e2%88%92yolo3/
学習時はGPUのメモリの関係上
160×160の画像にアノテーションをしたものを学習させています。
学習させ、いざ1290×1290の画像で物体検出を行う以下のようになります。
・画像内で物を一つも検出しない
・矢印でないものを矢印として誤検出する
（本物の矢印は検出されない）
画像のサイズを別のものにしても同様です。
しかし学習時と同サイズの160×160の画像に対してはうまく検出してくれます。
学習データの問題かと思われますが
この件について何か心当たりがある方がいましたら
お知恵をお借り致したく存じます。
発生している問題
画像内で物を一つも検出しない 矢印でないものを矢印として誤検出する（本物の矢印は検出されない）
試したこと
画像サイズ160～1280の画像で物体検出
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
OS ：Windows１０
GPU ：GeForceGTX1080Ti
アノテーションツール：VoTT
エラーは出ていません
・画像内の物体がひとつも検出されない
・画像内の矢印以外のものが矢印として検出される。
（本物の矢印は検出されない）
以上の2点の問題が発生しています
モデルの入力サイズが 160×160 ということでしょうか？
ということは、どんな画像を入れても、モデルにわたす前に 160x160 にリサイズされるので、1290x1290 の画像を 160×160 にリサイズした際に文字が小さくなりすぎて読めなくなっているという可能性はありませんか？
1290x1290 をペイントとかで 160×160 にリサイズしてみて、人が見て視認できるかどうか確認してみてください。
1290x1290を160×160にした場合完全に見えなくなっていました。
ですが160×160にリサイズしても矢印が見えるサイズの画像でも検出ができませんでした。
学習は160x160の画像でしたのであれば、リサイズ後にそのときとだいたい同じ大きさで矢印が見えるようでないと検出は難しいです。
160x160に大きく矢印が見えるような画像で学習し、推論時に 1290x1290 の画像を160x160にリサイズして、かろうじて矢印が見えるといった状況では検出できないです。
GeForceGTX1080Ti って12GBぐらいGPUメモリあったと思いますが、512x512とかでは学習できないのでしょうか？
もしメモリが足りないのであれば、バッチサイズを減らせば、そのGPUなら収まりそうな気がします。
回答1件
0
自己解決
学習させる画像サイズを処理落ちのため大きくできませんでした。
検出対象の画像を学習サイズごとに区切り上からスライドさせて検出させることで何とか検出ができるようにしました。
投稿2020/02/19 02:03
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