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Food-101データセットによる分類をTensorFlow Lite モデル形式で作成する。

food101-tflite

Food-101データセットによる分類をTensorFlow Lite モデル形式で作成する。

環境構築

Python3を使用します。

ライブラリのインストール。

% pip3 --user tensorflow-gpu==1.12.0 opencv-python h5py

TensorFlow バージョン1.12で動作確認しています。バージョン1.10ではtflite_convertコマンドに失敗します。

使用手順

Food-101データセットをダウンロードし、ついでに検証用の縮小画像を作ります。

% ./download.sh

学習を行います。GTX 1050 Tiで12時間ほどかかります。

% python3 train.py

予測精度を確認します。だいたい60%ぐらいになります。

% python3 evaluate.py

SavedModelを作成します。

% python3 keras2saved_model.py

TensorFlow Lite モデルファイルを作成します。

% ./make_tflite_model.sh

graph.lite というファイル名で作成されます。

TensorFlow書き換え

mobilenet.py、 normalization.py、 imagenet_utils.py はTensorFlowソースコードからコピーして、 TensorFlow Lite モデルに変換可能なように書き換えています。