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Python 3はPythonプログラミング言語の最新バージョンであり、2008年12月3日にリリースされました。

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MobileNetV3を使用した物体検出のやり方

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投稿2022/05/31 08:17

tensorflow2系のImageNetで学習済みのMobileNetV3で物体検出の学習を行いたいと考えています。
しかし、物体検出に取り組んだことがないためどのようにコードを変更するべきかわからないので教えて頂きたいです。
現在はモデルの表示までしかできていないです。
データセットにはVOC2007データセットを使用したいと考えています。

from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.keras.callbacks import ModelCheckpoint, ReduceLROnPlateau from tensorflow.keras.layers import GlobalMaxPooling2D, Dense, Dropout, BatchNormalization from tensorflow.keras.applications import MobileNetV3Large, MobileNetV3Small from tensorflow.keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator from PIL import ImageFile ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True # needed for working with this dataset pretrained_model = MobileNetV3Small(input_shape=(224,224,3), classes=133, weights="imagenet", pooling=None, include_top=False) # set all layers trainable because when I froze most of the layers the model didn't learn so well for layer in pretrained_model.layers: layer.trainable = True last_output = pretrained_model.layers[-1].output x = GlobalMaxPooling2D()(last_output) x = BatchNormalization()(x) x = Dense(512, activation='relu')(x) x = Dense(133, activation='softmax')(x) model = Model(pretrained_model.input, x) model.compile(optimizer=Adam(learning_rate=1e-5), loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() # val_acc with min_delta 0.003; val_loss with min_delta 0.01 plateau = ReduceLROnPlateau(monitor="val_loss", mode="min", patience=5, min_lr=1e-8, factor=0.3, min_delta=0.01, verbose=1) checkpointer = ModelCheckpoint(filepath=savepath, verbose=1, save_best_only=True, monitor="val_accuracy", mode="max", save_weights_only=True)

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