夏色まつりを検出するAIをSSDで実装した

夏色まつりを検出するAIをSSD300（Single Shot Multibox Detector）で実装した．

訓練画像の収集とラベル付け

#

YouTubeのサムネイル画像を学習に用いた．訓練画像は70枚程度．

DataLoaderの実装

#

以降の実装は 「つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング」小川雄太郎著から引用した．

入力画像を300px×300pxにリサイズする前処理クラスを実装した．データオーギュメンテーションを後から実装するつもりでいたが，特にしなくてもうまく学習できた．

class Transform():
    def __init__(self):
        self.transform = Compose([
            Resize(300),  # 300x300にリサイズ
            ToTensor(),
        ])

    def __call__(self, image):
        return self.transform(image)

SSDの実装

#

2.8章にPyTorch >= 1.5では動かないコードがあったが， ここを見て解決した．

学習

#

学習済みモデルを用いずに，「Heの初期値」で初期化した状態から学習した．150epoch程度回した．最後の30epochの学習曲線（loss）を図に示す．青線がtrain，黄線がeval．Google Colabで10分程度要した．

推論

#

最初の画像のような推論結果を得られた．十分うまく出来ていると思う．