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tiny-yolov3の学習済みモデルをcoremlモデルに変換

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marakasu

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前提・実現したいこと

tiny-yolov3の学習済みモデルをkerasモデルに変換しそのモデルをcoremlモデル(mlmodel)に変換をしようとしています。
iosアプリでtiny-yolov3の学習モデルを用いて物体の座標を検出させるアプリを作っています。ですがiosでtiny-yolov3の学習済みモデルを直接使用することはできないのでcoremlモデルに変換する必要があります。そこでtiny-yolov3のモデルをkerasモデル(.h5)までは変換することができるのですがcoremlモデルに変換するところでエラーがでてcoremlモデルを作成することができません。
またkerasモデルへの変換はこのサイトを参考にしました。
(不足している情報がありましたらお知らせください。修正させていただきます)

kerasモデルからcoremlモデルに変換する際のエラーメッセージ

tensorflowバージョン1.1.4の場合

ValueError: ('Unrecognized keyword arguments:', dict_keys(['ragged']))


tensorflowバージョン1.1.5の場合

ValueError: Keras layer '<class 'tensorflow.python.keras.engine.input_layer.InputLayer'>' not supported.

該当のソースコード

tensorflowバージョン1.1.4の場合

import coremltools
from tensorflow.keras import models, layers

model = models.load_model('yolo-tiny.h5')
coreml_model = coremltools.converters.keras.convert(model)
coreml_model.save('my_model.mlmodel')

試したこと

coremlモデルに変換する手法の一つでtiny-yolov3学習モデルをtensorflow(pb)に変換しcoremlモデルに変換する方法を試しましたがtensorflow(pb)に変換するdarkflowがtiny-yolov3に対応していないため断念しました。
参考サイトではtiny-yolov3のモデルをdarkflowを用いて変換するという記述がありますがどうやって対応させたかが不明です。
参考サイト

モジュールのバージョン

python 3.7.4
coremltool 3.4
tensorflow 1.14.0
keras 2.2.4
環境構築に参考にしたサイト

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  • taizan205

    2020/08/01 18:48 編集

    手持ちの環境をtensorflowのバージョン2.3かつcoremltools最新版にした場合、ソースに一部修正を施したうえでh5ファイルからcore_mlファイルへコンバートできたのですが、環境は記載のバージョンでなければいけないのでしょうか。

    キャンセル

  • marakasu

    2020/08/02 00:44

    回答ありがとうございます!
    環境はモジュールのバージョンの欄に記載した通りの環境で行いましたのでバージョン変更することは可能ですが以前最新バージョンで試した際にtensorflowとkerasのバージョンエラーが出たのでtensorflow 1.14.0
    keras 2.2.4を入れました。ソースの一部修正はどのような形で行ったのでしょうか。
    ご教授の方お願いします。

    キャンセル

  • taizan205

    2020/08/02 07:35

    私が試したときの環境・バージョンと、ソースコード修正の件を回答欄に追記しました。

    キャンセル

  • marakasu

    2020/08/03 01:13

    返信が遅れてしまいもうしわけありません...
    詳しい返信本当にありがとうございます。同じ環境で試させていただきますので結果が出次第報告させていただきます。

    キャンセル

回答 1

0

引き続き下記環境で試しました:
macOS 10.15.5
python 3.7.7 (virtualenv)
coreremltools 4.0b2
tensorflow 2.3.0
keras 2.4.3

下記darknet公式から入手できるyolov3-tinyのweightファイルを
.h5ファイルに変換し、その.h5ファイルをcoremltoolsにすることを目標にしました。

サンプルデータ:https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weight

いろいろ試したり調べたりした結果、この.weightデータを、最終的にmlmodelファイルに変換できた事例を一応載せておきます。

注)
・今回変換?できたのはあくまで上記tiny-yolov3のサンプルデータです。
・「tinyでない」yolov3サンプルデータ(上の公式から別で落とせます)は変換に失敗しました。(shortcut_0 header error が出る)
・darknetではなくcocoで学習したデータは試していません。
・自力でdarknetを用いてtiny-yolov3として学習させたオリジナルデータを作成して試したりしていません。
・変換後のデータが、本当にきちんと学習済のものとして使用に耐えうるものかも検証できていません.
・tinyでないyolov3とtiny-yolov3は別物なので引数に指定するファイル名等は気をつけてください(自分も何回か間違えて変換に失敗した)

手順:tiny-yolov3のweightsファイルから.h5ファイルへの変換に、keras-yolo3ではなく、YAD2Kを使用します。
ただし、本家YAD2kは、現状tiny-yolov3に完全対応していないようなので、(yolo_0 header errorが出る)
フォークされたhttps://github.com/prakharcode/YAD2Kを使用します。

git clone https://github.com/prakharcode/YAD2K.git
cd YAD2K


yolov3-tinyのサンプルデータ:https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weight
をダウンロードし、上記YAD2Kディレクトリにコピーします。

また同じYAD2Kディレクトリに、yolov3-tiny.cfgもコピーします。(実際はトレーニング時に使った物と同じcfgがいいかもしれませんが、私はkeras-yolo3リポジトリ内にあるyolov3-tiny.cfgを利用しました)

YAD2Kディレクトリ内で下記を実行します。

python3 yad2k.py yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights yolov3-tiny.h5                                             


エラーなければ、yolov3-tiny.h5が作成されているはずです。

あとはこのyolov3-tiny.h5 をcoremltools 4.0bで変換します。
(以前言及した、convert()関数を使用)

import coremltools
from tensorflow.keras import models, layers

model = models.load_model('yolov3-tiny.h5')
coreml_model = coremltools.convert(model)
coreml_model.save('my_model-yolov3-tiny.mlmodel')

蛇足:
https://github.com/xiaochus/YOLOv3
を使っても、一応変換できるようです。
(上記私家版YAD2Kで変換してできるh5ファイルとはファイルサイズが異なっていました。
処理の最後で、pydotとgraphizがビルドされていないというエラーが出ますが.h5ファイルは作られていました)

参考:
coremlのドキュメント内のサンプルコード
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3/issues/507

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  • 2020/08/03 14:25

    darknetで学習したyolov3-tinyモデルから.h5形式に変換していますのでうまく変換できないのかもしれません。
    お手数おかけしますがよろしくお願いします。
    こちらでももう一度.h5形式に変換し直してみます。

    キャンセル

  • 2020/08/03 23:10

    追記
    keras-yolov3を用いて.h5形式に変換し直しましたがエラー内容は変わりませんでした。
    https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

    キャンセル

  • 2020/08/05 20:29

    いろいろ試して、yolov3-tinyのサンプルデータを最終的にmlmodelファイルに変換することに一応成功したので、手順を記載しました。

    キャンセル

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