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。
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。
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。
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。