requirements.txtでKerasとtensorflowのバージョンを揃えられます。これだけだとエラーが出る場合はPythonのバージョンも揃えてみてください。2020年3月6日はじめまして。arrayと最後に表示されたのですが、できれば解決策を教えていただきたいです。渡邉さんコメントありがとうございます。返信が遅くなり申し訳ございません。2020年4月19日はじめまして。認識のみ問題がありました。1つの矢印に対しleft,right両方とも検出されたり、左矢印の画像でrightが検出されたりなどです。上下は問題ありませんでした。class名_val.txtを確認してみたところleftとrightのみ、class名_val.txtに1件も画像が設定されていませんでした。この場合、VoTTの出力設定はどのように設定すればよろしいのでしょうか。関係のないところで検出されたりするのですが、これは画像数を増やすしか解決できないでしょうか。教えていただければ幸いです。2020年4月24日うるすさんご質問ありがとうございます。左右の矢印を認識できていない原因はこの部分にあると思います。class名_val.txtを確認してみたところleftとrightのみ、class名_val.txtに1件も画像が設定されていませんでした。ブログを書いたときからVoTTを触っていないので詳しいことはわからないのですが、VoTTでラベル作成時に何らかの操作が原因で左右の矢印のval.txtが正しく出力されなくなってしまったのかもしれませんね。少ない画像枚数で上下左右のラベルを設定してみて正しくExportができるかを確認してみてはいかがでしょうか?正しくExportができていれば・大変ですがそこから900枚のラベルをつける・おかしくなった原因を探すのどちらかで進めると良いかと思います。ご参考になれば幸いです。2020年5月22日はじめまして。わかりやすい記事で勉強になります。実行したところ、下記のようなエラーがでました。iterator初心者なりに上記のエラーコードで検索をかけてみましたが、有益な情報がえられませんでした。tensorflowやkerasのバージョンを色々変えてみましたが効果はありませんでした。このエラーの解決方法が分かる、もしくは、どこかエラーの原因となっていると推察されるポイントがあれば、ご教示いただけますと幸いです。2020年5月22日Kさんご質問ありがとうございます。渡されているようです。エラーメッセージからはどこで発生しているものか特定できませんでした。このあたりを検索したところアノテーションファイルのような事が書いてあったので、アノテーションファイルを少量で作り直してみてはいかがでしょうか?また、ローカル環境で試されているようなのでGoogleColabを使ってみると環境による違いを無くせるので良いかと思います。ご参考になれば幸いです。返信が遅くなり申し訳ありません。ご指摘の通り、アノテーションをやり直したところうまくいきました。実行時に、train.txt、test.txt、val.txtの3つファイルは作成されていたものの中味が空になっていました。)的確なご助言ありがとうございました。2020年7月12日Kさん返信ありがとうございます。こちらこそ遅くなり申し訳ありません。アノテーションファイルが上手く作成できていなかったのですね。同じエラーが出た方の参考になりますね。ありがとうございます。2020年7月12日はじめまして。貴方様の記事のおかけでなんとかオリジナルモデルでの検出動作ができました!が、閾値が厳しいのか検出に至りません。2020年7月12日360さんご質問ありがとうございます。自信はないのですが、utils.pyの次の関数のところでmax_boxes=20が初期値として設定されているので、可能性のあるオブジェクトを確率の高い順に20個取得するのではないかと思います。proc_img=True):なので、全く検出されないのは学習がうまくできていないのではないかと思います。ご参考になれば幸いです。2020年9月25日はじめまして。プログラミングは全くの初心者ですが、大変わかりやすい記事でした。ようにターミナル上では出力され、検出はうまくいっているようなのですが、画像が出力されません。結果画像はどこかのディレクトリに保存されるものなのでしょうか。それとも本来は画像が別窓で表示されるのでしょうか。別窓だった場合、自分の中でこれが原因ではないかと引っかかっていることは、環境がWSLだということです。中にあるのでしょうか。環境のせいなのだとしたら、書き換えもしなければと考えています。文章が長くなり申し訳ありません。お手隙の際にご助言を頂けたら幸いです。2020年12月9日0706さん返信が遅くなりすみません。時間が立っていて仕様を詳しく覚えていないのですが、確か入力した画像自体に線が引かれたと思います。ご参考になれば幸いです。非常に参考になりました。おかげで検出ができました。ありがとうございます。2020年11月8日わくわくさんコメントありがとうございます。学習したい時は100枚で学習したときと同じように画像の枚数を増やしてもう一度学習をさせ直します。一度学習したモデルに数枚画像を足して追加で学習することができないのが機械学習の悪いところです。いった事ができるように日々研究されているので時間が経つと差分だけの学習も行えるようになるかもしれません。2020年11月4日はじめまして、初心者でも非常にわかりやすいので使わせていただいているのですが、手持ちの環境が貧弱なのでTinyモデルをトライしてみたいと考えています。クローンしたファイルの中にはTinyでも使えそうなものがあったように思えますが(いろいろ使っているのでもしかしたら勘違いかも。2020年11月8日T.Mさんコメントありがとうございます。Tinyモデルの使い方は「学習用にweights(重み)を変換」の見出しのところが参考になると思います。色々なモデルが公開されているので用途に合わせて使い分けられます。コードの書き換えは不要で移転学習に利用するモデルを変更するだけです。手元のマシンが非力なのはColabを使えば解決すると思うのでこちらの記事をご参考ください。2021年3月18日はじめまして、かじりはじめた初心者です。参考にさせていただき、学習させて検出を実行したのですが何も検出されませんでした。考えられる原因はなんでしょうか。アノテーションは800640の画像58枚の中にいるハエを1匹ずつ何匹か囲ってつくりました。供試画像も同じく800640の画像(教師画像と似たようなもの)にして、プログラム分も該当部分を変更したつもりです。50エポック学習して、終わった時点ではlossもval_lossも100くらいの状態でした。2021年4月12日たぷさんコメントありがとうございます。学習も正常にできているでのあればそれ以前のステップにも問題はないのかなと思います。2021年4月12日アドバイスありがとうございます。教師データを使いまわしてやってみたらlossもval_lossが40くらいに下がってきて、不完全ながら認識するようになりました。学習不足?だったようです。2021年4月12日はじめまして。わかりやすい記事でとても勉強になります。train.pyを実行したところ「...stage_1.h5」までは生成されるのですが「...final.h5」が生成されません。どのような原因が考えられるのでしょうか。2021年4月14日ASHさんコメントありがとうございます。メモリー不足などで学習が途中で止まっているのかもしれません。2021年5月18日Remさんコメントありがとうございます。お役に立てて嬉しいです。確かに既存のモデルを動かすだけの記事はいくつかありますが、自分のデータセットで学習を行う記事はあまりないようですね。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。独立(7年目)現在は『アイデアをカタチにする』ことが仕事です。Storeをインストールする方法[Python]MeCabで誰でも簡単に分かち書きをする方法おすすめ便利ツール2行でできる物体検出(YOLOv3)物体検出APIが使えるようになります。初心者でも物体検出の独自モデルを作成できます。flask-uwsgi-nginxで簡単API作成Flaskを使ったAPIを簡単に作成できます。Docker-Django-HTTPSDjangoを無料でHTTPS化でデプロイできます。Nginx,uWSGIも設定済み。Docker-Selenium-GridDockerを使ってSeleniumをすぐに使い始められます。Selenium-with-DjangoSeleniumでスクレイピングした内容をDjangoと簡単に連携させられます。APIGmailAPIをすぐに使い始められます。サイト内検索サイト内の記事に含まれるキーワードで柔軟な検索ができます。