Mask R-CNNやSolo​v2を自前のデータセ​ットで学習させたいで​す

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Kenta
Kenta on 6 Feb 2024
Commented: Kenta on 6 Feb 2024
MaskRCNNやSOLOv2に対して、自前のデータセットで訓練したいです。
例題を見ると、既存のデータセットにてファインチューニングする例がございました。
この例題を発展させ、イメージラベラーを利用して、自分でラベリングし、
そのデータに対して再学習をしたいです。
このようなワークフローがわかる資料やページなどはございますか。
私の方で調べたのですが、イメージラベラーとMaskRCNNの連携については情報を見つけることができませんでした。

Accepted Answer

Shunichi Kusano
Shunichi Kusano on 6 Feb 2024
イメージラベラーから、インスタンスセグメンテーションの学習までのワークフローですが、
残念ですが現状サンプルは無いようです。
ラベラーでpolygonタイプのラベリングをし、
それを境界ボックスとマスク画像に変換という流れのコードを作成いたしましたので、
参考にしていただけますと幸いです。
  1. generate_training_data_from_gTruth.m: ラベラー後のグランドトゥルースオブジェクトを学習用データに変換するコード
  2. sample_solov2_training.mlx: 1のコードを利用してSOLOv2の学習サンプルを実行するコード
  3. bindata2gTruth.m: 2のコード実行に必要なグランドトゥルースオブジェクトを生成するコード(こちらのサンプルのデータが必要です)
  4. readMask: imageDatastore読み取り用
  1 Comment
Kenta
Kenta on 6 Feb 2024
ご回答いただきありがとうございます。また、コードも提供していたただき、ありがとうございました。
はい、こちらで試したところ、うまく学習や推論ができました。
以下のようにミカンのインスタンスセグメンテーションをうまく行うことができました。
また、私のイメージラベラーの使い方のせいだと思うのですが、
imageNames = gTruth.DataSource.Source.Files
の箇所を、imageNames = gTruth.DataSource.Source
に変えて実行する必要がございました。

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