Imagenetの犬画像で他クラス物体検出

[OsugiTakuya]

このブランチで更新したもの

• deeplearning-set/notebooks/dog_detection フォルダ内にノートブックとデータを用意
• XML形式のAnnotationデータ読み込み関数は deeplearning-set/tools/object_detection.py に用意

20201017にやったこと

• XMLファイルからBBOX情報を読み込み
• 画像情報を適当な値に設定し、学習まで動くことを確認（最後、モデルを読み込むファイルパスがてきとうになってしまった）

次回やること

• 物体検出用dataloaderの作成
  • 画像データ読み込み→その画像に対応したAnnotationファイルを読み込み
  • data augumentation等を、自分で実装するか、ネットに転がっているか調査

[OsugiTakuya]

20201108やったこと

• data_loader.py実装流れを決めた
  画像インデックスをランダムに取得→対応する画像とBBOXを取得

• object_detection APIは「 1バッチ＝1枚の画像＆複数枚のBBOX」にも対応していることを確認

• 1つのissueに対してそれぞれがブランチを切る。
  命名規則「dev/#xx/2020xxxx/名前」

• ノートブックの最初、google colab用設定とそれ以外で切り替えられるようにする

[OsugiTakuya]

20201108完了事項

• データジェネレータの作成完了
• 犬画像の学習まで実行できることを確認

（注）ObjectDetectionAPIで渡すBBOXについて

• [ymin, xmin, ymax, xmax] の順だった
• 各座標は、画像サイズを1x1としたときの値だった（0~1の値）

次回以降やること

• 学習結果の図示、ちゃんと物体検出できてるか確認
• data augumentation をObjectDetectionAPIのpreprocessでやる