回答編集履歴
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サンプルのノートブックへのリンクを追加
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@@ -141,6 +141,8 @@
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[15 15 15 ... 15 15 15]]]
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**[サンプルのGoogleColaboratory](https://colab.research.google.com/drive/11I_tKY9CaPGYhHkAq73cSFMfTtFb05RN)**
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checkpointや.pbや.tfliteのモデル構造はコチラの **[NETRON](https://lutzroeder.github.io/netron/)** で確認可能です。
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また、**[コチラ deeplab cityscape edgetpu #3](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/issues/3)** で海外エンジニアに量子化の手順を説明しています。ご参考になれば幸いです。コチラの私のGithubリポジトリ **[PINTO0309/PINTO_model_zoo](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/master/01_deeplabv3/04_mobilenetv2_dm10/02_coco_voc_trainval)** には変換スクリプトのサンプルと変換前後のモデルをコミットしてあります。ご参考にどうぞ。
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記載漏れを追記
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@@ -4,6 +4,10 @@
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$ wget http://download.tensorflow.org/models/deeplabv3_mnv2_pascal_trainval_2018_01_29.tar.gz
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$ tar -zxvf deeplabv3_mnv2_pascal_trainval_2018_01_29.tar.gz
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#export_model.py を編集
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#input_image = tf.placeholder(tf.uint8, [1, None, None, 3], name=_INPUT_NAME)
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input_image = tf.placeholder(tf.float32, [1, FLAGS.crop_size[0], FLAGS.crop_size[1], 3], name=_INPUT_NAME)
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$ python3 export_model.py \
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--logtostderr \
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--checkpoint_path=deeplabv3_mnv2_pascal_trainval/model.ckpt-30000 \
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mask r-cnnの説明を追記
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@@ -138,4 +138,9 @@
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checkpointや.pbや.tfliteのモデル構造はコチラの **[NETRON](https://lutzroeder.github.io/netron/)** で確認可能です。
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また、**[コチラ deeplab cityscape edgetpu #3](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/issues/3)** で海外エンジニアに量子化の手順を説明しています。ご参考になれば幸いです。コチラの私のGithubリポジトリ **[PINTO0309/PINTO_model_zoo](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/master/01_deeplabv3/04_mobilenetv2_dm10/02_coco_voc_trainval)** には変換スクリプトのサンプルと変換前後のモデルをコミットしてあります。ご参考にどうぞ。
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また、**[コチラ deeplab cityscape edgetpu #3](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/issues/3)** で海外エンジニアに量子化の手順を説明しています。ご参考になれば幸いです。コチラの私のGithubリポジトリ **[PINTO0309/PINTO_model_zoo](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/master/01_deeplabv3/04_mobilenetv2_dm10/02_coco_voc_trainval)** には変換スクリプトのサンプルと変換前後のモデルをコミットしてあります。ご参考にどうぞ。
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ちなみに、mask r-cnnはTensorflow Liteが公式には変換に対応していません。小細工をすれば変換はできますが難易度が高いためお勧めしません。
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**[mask r-cnnの変換スクリプト群 https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/master/08_mask_rcnn_inceptionv2](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/master/08_mask_rcnn_inceptionv2)**
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お役に立てれば幸いです。
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参考URLを追記
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@@ -137,4 +137,5 @@
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checkpointや.pbや.tfliteのモデル構造はコチラの **[NETRON](https://lutzroeder.github.io/netron/)** で確認可能です。
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また、**[コチラ deeplab cityscape edgetpu #3](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/issues/3)** で海外エンジニアに量子化の手順を説明しています。ご参考になれば幸いです。コチラの私のGithubリポジトリ **[PINTO0309/PINTO_model_zoo](https://github.com/PINTO0309/PINTO_model_zoo/tree/master/01_deeplabv3/04_mobilenetv2_dm10/02_coco_voc_trainval)** には変換スクリプトのサンプルと変換前後のモデルをコミットしてあります。ご参考にどうぞ。お役に立てれば幸いです。
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