学習用データの準備 データ保存用のディレクトリを作る。 この例 〇YOLO: Real-Time Object Detection イテレーション:(カテゴリ数*2000)以上 〇Yolo-v3 and Yolo-v2 for Windows and Linux これまでYOLOv3で作ってきた学習データを、無修正でYOLOv4でそのまま学習させると性能が上がるのかどうか?また、検出速度の向上はあるのか?, ただし、YOLOv4では新たな機能として、学習時に画像処理を行い、モザイクやブレなどを生じさせてデータを水増しする機能がありますが、今回は新しい機能を使わずに検証しています。この機能は、汎化性能を向上させる効果を期待できますので、後日改めて検証します。, HP OMEN 880-000jp Desktop i7 7700 3.6GHz*8、メモリ32GB NVidia GeForce GTX1070 8GB Windows10Professional 64bit OpenCV 4.2.0 CUDA 10.1.105 cuDNN 7.6.0.64, batch=64subdivisions=32 width=416height=416, YOLOv3では、値の振れ幅が大きく、ピーク位置もイテレーションが3000のとき、11000のとき、と数回発生しており、なかなか収束の傾向が見られません。これに対し、YOLOv4の方ではピーク位置が2000イテレーションという早い段階で訪れており、その後はYOLOv3よりも緩やかに値が収束していきました。, ここでは、1000イテレーションごとに作成されるweightsのうち、イテレーション回数5000以上のPrecisionの結果から中央値を算出して、比較しています。, 今回検証したモデルでは、Precisionが3~5%ほど向上しているのがわかります。, 実際にYOLOv4のモデルで検出処理をしてみると、YOLOv3のときよりも検出数が上がっているのが確認できました。, label3、label4のように数パーセントしか向上していないものもありますが、対象の特徴がわかりやすく検出しやすい場合や、YOLOv3におけるPrecisionの値が高いといった場合に、そのような傾向がみられました。, Precisionと同じく、RecallとF値についても、値が10%以上向上しているのが確認できました。, YOLOv4では、YOLOv3と比較して学習の処理時間がかかるものの、その精度は以前よりも全体的に向上しているということがわかりました。, より精度を求めるのであれば、YOLOv4でモデルを再作成してみるのをお勧めします。, 4K(3840x2160)と2K(1920x1080)の内容がまったく同じ動画、静止画に対して、YOLOv3とYOLOv4のモデルを使って検出を行い、その処理速度を比較しました。, 動画の処理速度はYOLOv4の方が遅く、静止画の場合もYOLOv4の方が遅いかほぼ同等という結果が得られました。, モデルの性能は向上しますが、残念ながら検出の処理については、学習時と同様、YOLOv3よりも多くの時間が必要になります。, この結果から、YOLOv4では解像度に関わらずベンチマーク通りの能力が発揮されていることがわかります。一方で、YOLOv3の方では、解像度によって10fpsの差が生まれているので、その部分は改善されたと言えます。, 今回使用した学習時パラメータは、v3でベストと判断したものをそのまま使っていますが、モデル構造そのものが異なるので、本来であれば学習率やバッチサイズ、イテレーション回数などを広範囲に調査した上で、最適な条件で学習して比較するのがフェアです。 もしかするとスイートスポットがイテレーション2万回以上のところにあるかもしれませんし、Precision、Recall、F値の算出がv3とv4で異なっている可能性があります。 ※特に正解のアノテーションが難しい不定形の対象の場合に、IoUがこれらの性能指標に大きな影響を持っていることが分かっています。, YOLOv4では、データの水増しを内部で行うための機能が追加されており、汎化性能の向上に寄与すると推測されます。 今回、YOLOv3と全く同じ条件で、比較をしましたので、v4に最適な条件でチューニングした結果は、また変わって来ると思われます。, mapコマンド周りが大きく改善されましたので、性能評価の後処理部分が大きく改善されている効果も期待できます。, R&Dの「ちょっとしたものづくり」を主に担当。360°パノラマ、機械学習などシステム、画像処理を中心に活動しています。, ●富士見事務所 TEL : 052-228-8733 FAX : 052-323-3337 YOLO V3にオリジナルデータを学習させたときのメモ。この記事はチェックができていないので、注意してください。Yoloで学習させるためには以下のものを準備する。 1. ファイルパスとしては以下のようになります。, 以下のコマンドを実行して学習を開始します。Windowsでは実行コマンドが異なるようですのでご注意。 #and when times[x] arrives use function gfg to clear console. Copyright © 2020 NAKASHA CREATIVE CORPORATION All Rights Reserved. 【物体検出】vol.2 :YOLOv3をNVIDIA Jetson Nanoで動かす, 【物体検出】vol.1 :Windowsでディープラーニング!Darknet YOLOv3(AlexeyAB Darknet), 【物体検出】vol.17 :Darknet YOLOv4でRTX2080Superのベンチマーク(GTX1070の1.7倍!), 【物体検出】vol.16 :Darknet YOLOv4の新機能 -save_labelsで"検出結果を学習データに活用する", 【物体検出】vol.15 :Darknet YOLOv3→YOLOv4の変更点(私家版), 【物体検出】vol.14 :YOLOv4 vs YOLOv3 ~ 同じデータセットを使った独自モデルの性能比較, MAP = Mean Average Precision、平均適合率の平均。複数のカテゴリのAPの平均。1イテレーションor1エポック単位で各カテゴリのAPの平均を出して、学習が収束しているかどうかの目安にする, 学習データに最適化しすぎて、それ以外のデータではそれほどではない状態(専門バカ、教えたことしかできない子), 推奨:1カテゴリ5000、10000枚(高い精度と検出率、差異が少ない対象を扱っている場合、汎化性能を求める場合), 1つの物体に対して、2つの区分を回答してしまっていた部分が、正しく一つだけ検出するようになった, 640*480ドットの荒い動画でも十分に認識できます。(所詮416ドットで切り出している。これより小さいとダメかもしれませんね), 2物体重なっていても正確に検出します。(3物体以上重なっている場合はダメのようです), WindowsゲーミングPC(GeForce GTX1070)で640x480ドット@30fpsの動画を、40-50fpsで認識できました。4K動画の場合で15fps程度です。, 720pのUSBカメラでリアルタイムに物体検出させた場合、34.2fps出ました。.

(Lossが少なく、mAPが高ければ高いほど良い。) 電子工作やロボットの情報をメインに発信していきます!, 今回はGoogleColab・YOLOv3・darknetの環境でYOLO形式の独自データセットを学習させる手順を紹介していきます。, 深層学習で使用されるデータセットの形式は数種類あるようですが、今回はその中でYOLO形式のデータセットを用意して実施していきます。, 〇物体検出に独自データを学習させる(顔ロボット) Copyright © 2020 NAKASHA CREATIVE CORPORATION All Rights Reserved. YOLOv3の環境構築が終わり、一通り学習済モデルで「おぉぉぉ」と興奮した後は、オリジナルモデルの学習に興味が沸いてきます。, Windows 10上のDarknetでYolo v3をトレーニングしOpenCVから使ってみる, 1カテゴリ当たり100枚で「試しにやってみる」 ⇒ PoC(Proof of Concept:仮説検証), 角度、大きさ、色相、明度の異なる複数のバリエーションを偏りなく集め、1カテゴリ1000枚を達成します。⇒ 精度を向上します。, 誤検知のデータを修正、データの水増しをしながらブラッシュアップを繰り返していくと、結果的に5000枚、10000枚になります。, 1カテゴリ画像100枚、10カテゴリ(1000枚)を集めるためにはおよそ3日のデータ作成時間と、1日の学習、1日の評価時間が必要です。, データ量が10倍になればデータ作成時間は10倍(30人日)ものボリュームに。10000枚ならさらに10倍。どこまで費用をかけられるのか?が制限になります。, https://github.com/AlexeyAB/darknet に書かれていることですが、, バッチサイズ:64で試す→GPUメモリが足りなければ32に変更

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Binani Cement Limited was admitted under Insolvency and Bankruptcy code 2016 as per the NCLAT order dated 14-11-2018, Binani Cement Limited became Wholly Own Subsidiary of Ultratech Cement Limited. The site is under construction.
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