ＳｈｕｕＬｏｇ

iPhoneでCoreMLを試してみるために、CoreMLのモデルを作りたいところなのですが、今まで、作成してきたPytorchを利用したModelではなかなか変換の難易度が高すぎてとりあえず断念しました。

というわけで、別のモデルを検討していたのですが、どうやらTensorflowを利用したDeeplabV3+がよさげな感じだったので、そちらのほうで構築をすることにしました。

まずは、DeeplabV3の実施環境を整えることから始めます。

TensorflowにはObjectDetectionAPIというものがあり、そちらのほうに学習や推測のサンプルが用意されています。
ですので、そちらをとりあえずGitより取得します。
※Windows版のGitがインストールされていることが前提です。（​ https://gitforwindows.org/ ​）


この取得した環境には色々なモデルのサンプルなどがありますが、その中にDeeplabV3＋があります。
では学習に行きたいってところですが、その前にPythonの環境を整える必要があります。


Anacondaがすでにインストールされているものとします。（ https://www.anaconda.com/products/distribution ​）

まず、AnacondaPromptを立ち上げます。
そこに以下のコマンドを利用して新しい環境を構築します。


必要となる各種パッケージを導入するわけですが、TensorflowのバージョンとNumpyのバージョンで引っかかったんで、とりあえず、Numpyをバージョン指定で導入します。


次にTensorflowをバージョン指定でインストールします。Tensorflowはバージョン1系と2系でソースコードの書き方が大きく変更されていますので、必ずバージョン1系とします。
バージョン1系であれば1.13、1.14、1.15のいずれでも大丈夫だと思いますが、私はバージョン1.14を選択しました。

あとはバージョンを気にせずに必要なパッケージを導入していきます。
ちなみに私の環境のconda listはこんな感じです。