入っていないのかも知れませんね。wgetでインストールできます。環境は大切ですね(^_^;)揃えるためにもGoogleColabでGPUを使った学習方法を試されると再現しやすいと思います。2019年10月22日sleepless-seさん非常にわかりやすい記事をありがとうございます。機械学習は初めてですが、独自モデル作成し、無事に検出することができました。恐れ入りますが、質問があるのでお答えいただけないでしょうか。train.pyを動かした後、lossとval_lossがEpochごとに表示されますが、このlossとval_lossの目安となる数値はありますでしょうか。私は、2回独自モデルを作成しました(計算はCPUで行なっております)。1回目:物体Aが写っている画像100枚をアノテーションし1000Epoch実施2回目:物体Bが写っている画像500枚をアノテーションし1000Epoch実施それぞれ700Epochぐらいから、lossとval_lossが12〜13の間で行ったり来たりを繰り返して、1000Epochを迎えました(このモデルで検出自体は精度良くできています)。他サイトを見ても明確にlossやval_lossの目安は書いておらず、もしよろしければ、sleepless-seさんの経験上、lossとval_lossの目安を教えていただければ幸いです。12〜13程度で止まることが異常であれば、解決に向けたアドバイスをいただければありがたいです(他サイトは0.1程度のlossを表示しているものが多いのですが、私は10以下にもならず、致命的な間違いをしているのかも・・・と思っております)。0~1の間の小数点で表示されます。12~13というのは不思議な現象ですね...不思議な値になっているようなのでプログラム側の問題だと思います。自分で動かした時の値は覚えて無くてすみません。lossとval_lossの目安というのは無く、達成したい課題に対してどれだけ精度が出るかはケースバイケースなのでlossとval_lossの値がいくつが良いとは明言されないのだと思います。アルゴリズムによって値は上下しますし、一般的にはlossとval_lossの値が小さい方が精度が良くなりますが逆のパターンも存在します。その辺は色々やっているといずれ出会うだろうという感じです(^_^;)ご参考になれば幸いです。2019年10月23日sleepless-seさんご返信ありがとうございます。別の画像で独自モデルを作成してみたのですが、lossとval_lossは5000台から徐々に下がっていき、最終的には15〜16を行ったりきたりしております。基本的にはsleepless-seさんのプログラムに独自修正は行なっておりませんが、間違えて触ってしまった可能性も考え、再度プログラムの入れ直しを行なってみたいと思います。lossとval_lossの目安は明言されないとのこと承知しました。勉強中なので、色々とパターンを試していきたいと思います。2019年11月12日こんにちは。わかりやすい記事をありがとうございます。画像サイズのところで疑問があるのでコメントさせていただきます。こちらのブログでは学習用データの画像サイズは同一にする必要があるとの記載がありますが、それはどういった理由からでしょうか?以下のリンクでは、訓練画像のサイズを同一にする必要はないとの回答が大半を占めているように思うのですが、どちらが正しいのか判断できず困惑しております。)トランスヒューマニズム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(^o^)確かに頂いたページで、「画像はどのサイズでも大丈夫」「サイズは変えないで」と書いていますね...YOLOがというわけではないのですが、機械学習では次元数を揃えるのが基本です。次元数を揃えないと学習・予測ができません。縦横3pxのグレースケールの画像は(縦3横3カラー1)で9次元になります。サイズが異なる縦横4pxのグレースケールの画像は(縦4横4カラー1)で16次元になります。この時点で次元数が異なるので学習や予測を行う時に「次元数が一致しません」というエラーが出ます。(Shapeが一致しません。言われたらこのことです。)これは機械学習である以上YOLOも同じことだと思うのですが中で何らかの操作をしているのかもしれません。(もしわかる方がいましたらコメントを頂けると嬉しいです。)少なくともこの記事で紹介している方法は画像サイズがバラバラだとエラーが出るはずです。ご参考になれば幸いです。2019年11月18日こんばんは。学習済みモデル実行時、画像フォルダごと渡すことは可能でしょうか。2019年11月19日dantyさんos.listdir()で画像フォルダーに含まれるファイル一覧を取得してfor文で回せば画像フォルダ内の画像に対して予測ができるかと思います。ご参考になれば幸いです。2019年11月21日こんばんは。お聞きしたいことがあります。sample.UserWarning)train.pyを走らせたところ学習回数までは出たのですが、その後、上記のようなUserWarningがでました。この警告は学習ができないということなのでしょうか。プログラム始めたての初心者なので当たり前のことを聞いているかもしれませんが、返信よろしくお願いしたします。2019年11月21日Noisaさん質問ありがとうございます。ログがそこで止まっているのであれば学習はできていないと思います。学習データをどこに保存されているかわからないので参考になるか分かりませんがこちらのページでは学習データの保存先がGoogleDriveだとダメみたいなことが書かれています。https://www.kaggle.com/questions-and-answers/78701環境の差異を無くすためにGoogleColabで学習する方法を試されるのも一つかと思います。https://sleepless-se.net/2019/06/23/yolo-original-model-training-on-colab/ご参考になれば幸いです。2019年12月5日こんばんは。わかりやすい記事を拝見させていただきました。何とか独自モデルを完成させることができ、無事物体検出を行うことができました。一つお伺いしたいことがあります。独自モデルでリアルタイム検出を行いたいため、動画検出のスピードを向上させたいと考えています。そこでCPU環境だけでなく、GPUも用いて検出を行いたいのですがアドバイスいただけないでしょうか。tensorflow-gpu,cuda,cudnn等は導入済みです。2019年12月6日kotokotoさんコメントありがとうございます!無事に独自モデルが作成できてよかったです(^^)私は手元にGPUを使えるPCが無いので試したことがありません。2019年12月9日sleepless-seさんとても分かりやすい記事をありがとうございます。一つ質問があるのですが、例えばWEBカメラを用いてリアルタイムに処理をしたい場合は、yolo_video.pyのどの部分を変更すれば良いのでしょうか??まだまだわからないことだらけで申し訳ありませんが、返信のほどよろしくお願いいたします。tomatoさんコメントありがとうございます。ドキュメントを見る限りでは保存された動画のみyolo_video.pyに渡せるようです。WEBカメラからリアルタイムで物体検出をするにはWEBカメラの画像を1フレームずつ保存→1枚ずつ予測。いう処理を繰り返せばできます。こちらの方の記事で標準の学習モデルを使った方法が紹介されているので、予測の部分を作成したモデルに置き換えればやりたいことができるかと思います。https://qiita.com/daiarg/items/a922c242af9bb76eb470ご参考になれば幸いです。2019年12月23日とても分かりやすい記事で参考になりました!ひとつ質問なのですが、こちらのプログラムでmapやlossのグラフを出力することは可能でしょうか?ご返信よろしくお願いいたします。2019年12月23日hotateさん質問ありがとうございます。train.pyのmodel.fit_generator()のところでmAPやlossの値が返ってくると思います。model.fit()ですが基本的にはこのやり方でグラフを作れるのではないかと思います。教えていただいた記事を参考にして何とか無事出力が行えそうです。2019年12月30日m-tomiさんコメントありがとうございます。オリジナルで物体検出ができるようになられたみたいで大変嬉しいです。この記事を書いたかいがあります(^^)v下手なGPU環境よりGoogleColabの方が速いのでとてもありがたいですよね。y_pred}の部分で表しているlossの値は実際と予想のピクセル数のズレの大きさではないかと思いました。10前後で推移しているのは予測と教師データとのズレが10ピクセル前後ということかもしれません。詳細については分からないので、ここは本家で聞いてみるのも一つの手だと思います。accやval_accも表示したいのですがlossと同じくaccuracyを表示するには自分で実装する必要があると書いています。確かに、何が正解か定義してあげる必要がありますね。ご参考になれば幸いです。非常に分かりやすい記事をありがとうございます。い最近大きくバージョンアップされたのを受けて、YOLO学習開始のところで様々なエラーが出てしまいます。‘keras.load_backend’等のエラーですが、どのような対処が良いでしょうか?お手数ですが、ご返信のほどよろしくお願いいたします。2020年1月10日ryoさんコメントありがとうございます。Kerasの仕様が変わっているのですね。