TensorFlowでTFRecordを既存モデルに転移学習させてpbモデルを出力する手順ご紹介。

git clone https://github.com/karaage0703/object_detection_tools

作成されたobject_detection_toolsに入ってみます。
cd object_detection_tools

中身の確認
tree
.
├── Dockerfile
├── LICENSE
├── README.md
├── colab_tutorials
│   ├── inference_from_saved_model.ipynb
│   └── inference_tf2_colab.ipynb
├── config
│   ├── centernet_hg104_512x512_coco17_tpu-8.config
│   ├── faster_rcnn_resnet101_pets.config
│   ├── ssd_inception_v2_coco.config
│   └── ssdlite_mobilenet_v2_coco.config
├── data
│   ├── change_tfrecord_filename.sh
│   ├── train
│   └── val
├── models
│   ├── get_centernet_hg104_512x512_coco17_tpu-8.sh
│   ├── get_efficientdet_d0_coco17_tpu-32.sh
│   ├── get_ssd_inception_v2_coco_model.sh
│   ├── get_ssd_mobilenet_v1_coco_model.sh
│   └── get_ssdlite_mobilenet_v2_coco_model.sh
└── scripts
    ├── convert_pbtxt_label.py
    ├── convert_rt_model.py
    ├── data_augmentation.ipynb
    ├── object_detection.py
    └── object_detection_tf2.py

├── data
│   ├── change_tfrecord_filename.sh
│   ├── train　9対
│   └── val　　１くらいで画像入れる

cd data
./change_tfrecord_filename.sh

名前編集された結果がずらっと表示されます。

cd .. && cd models
ls
coco-labels-paper.txt         get_ssdlite_mobilenet_v2_coco_model.sh
get_ssd_inception_v2_coco_model.sh  get_ssd_mobilenet_v1_coco_model.sh

中身はこんな感じです。

./get_ssd_inception_v2_coco_model.sh

inception_v2をインストールします。
もしかしたらmobilenetもあるようなのでそちらの方が携帯用にはいいのかもしれません。
気になる方は比較してみてください。

結構時間かかったのちに完了すれば確認しましょう。増えています。
ls
coco-labels-paper.txt        get_ssdlite_mobilenet_v2_coco_model.sh
get_ssd_inception_v2_coco_model.sh  ssd_inception_v2_coco_2018_01_28
get_ssd_mobilenet_v1_coco_model.sh

model {
  ssd {
    num_classes: 1　今回はexitかどうかのみなのでクラス（ラベル）は１で設定
    box_coder {
   (以下省略)

cd /models/research
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

python object_detection/model_main.py --pipeline_config_path="./object_detection_tools/config/ssd_inception_v2_coco.config" --model_dir="./saved_model_01" --num_train_steps=10000 --alsologtostderr

（省略）
] Allocation of 138240000 exceeds 10% of system memory.
2020-07-18 22:05:49.332164: W tensorflow/core/framework/cpu_allocator_impl.cc:81] Allocation of 138240000 exceeds 10% of system memory.
Killed

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:`pwd`:`pwd`/slim

python object_detection/export_inference_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path object_detection_tools/config/ssd_inception_v2_coco.config --trained_checkpoint_prefix saved_model_01/model.ckpt-[最新の番号記載] --output_directory exported_graphs

models/research#python object_detection/export_tflite_ssd_graph.py --input_type image_tensor --pipeline_config_path [pipelineのpath] --trained_checkpoint_prefix [ckptのpath] --output_directory [出力先フォルダ] -add_postprocessing_op=true