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Edge TPU の”Retrain an image classification model”をやってみる3(花の写真を推論)

Edge TPU の”Retrain an image classification model”をやってみる2(転移学習したモデルをEdge TPU 用にコンパイル)”の続き。

前回は、画像分類モデルを最後の層だけ転移学習した結果をEdge TPU Model Compiler でコンパイルして、Edge TPU 用のモデルを作った。今回はそのモデルを評価してみよう。実際にEdge TPU を使用して、推論してみた。

モデルを評価するために、花の写真を取得する。Open Images Datasetから無料で入手できる画像を wget する。
ホストパソコンで次のコマンドを起動した。
cd ~/python-tflite-source/edgetpu/classify/
wget https://c2.staticflickr.com/9/8374/8519435096_45e27efd0d_o.jpg -O flower.jpg

Edge_TPU_40_190314.png

flower.jpg ができた。

Docker コンテナで transfer_learn/models/labels.txt を編集する。
Edge_TPU_41_190314.png

数字の後の : をスペースに入れ替えた。
Edge_TPU_42_190314.png

ホストパソコンに戻って、flower.jpg を推論してみよう。
python3 demo/classify_image.py \
--model classify/models/output_tflite_graph_edgetpu.tflite \
--label classify/models/labels.txt \
--image classify/flower.jpg

Edge_TPU_44_190314.png

ひまわり(sunflowers)ということなのだが、実際はゆりの花だ。
Edge_TPU_43_190314.jpg

分類に lily が無いので、著作権フリーのひまわりの写真を pxhere から持ってきた。それを flower2.jpg にセーブした。
flower2.jpg を推論してみよう。
python3 demo/classify_image.py \
--model classify/models/output_tflite_graph_edgetpu.tflite \
--label classify/models/labels.txt \
--image classify/flower2.jpg

Edge_TPU_46_190314.png

今度は、ひまわりの確率が 94.9 % だった。
flower2.jpg を示す。
Edge_TPU_45_190314.jpg

次に、チューリップの写真をpxhere から持ってきた。それを flower3.jpg にセーブした。
flower3.jpg を推論してみよう。
python3 demo/classify_image.py \
--model classify/models/output_tflite_graph_edgetpu.tflite \
--label classify/models/labels.txt \
--image classify/flower3.jpg

Edge_TPU_48_190314.png

チューリップの確率が 99.2 % だった。
flower3.jpg を示す。
Edge_TPU_47_190314.jpg
  1. 2019年03月16日 03:12 |
  2. Edge TPU
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