14-05 lisa-cropped 5, 6層目のEXCEL化(続き)
●5層目の出力が6層目の入力になる
Drop5の行は6層目の入力になります。出力はplusBias6/64の行で、要素数は7個、これは信号機の種類が7種あることによります。
7個ののうち最大値は550、そのクラスIDは0、したがって推論結果はgo(青・直進)になります(図14‐51)。 |
図14‐51 7個のうち一つだけ正の数、ほかは負の数
●元画像を見てみる
1層目のEXCELにコピペした入力画像は図14‐52の左上の青信号です。正解していることが分かります。 |
図14‐52 左端1列目はgo, 2列目はgoFoward... と7クラス×5枚=35枚
●6層目の出力が合えばEXCEL化成功!
Pythonの結果と比較してみましょう。図14‐53はlay6out_sample_00.csv、図14‐51のplusBias6/64の行とピタリ一致しています。 |
図14‐53 lay6out_sample_00(最初のサンプル画像を入力した際の6層目の出力)
以上でlisa-cropped(信号機の認識)のEXCEL化は終了です。
GTSRB(道路標識の認識)との違いは、入力画像/重み係数/バイアスだけなので、Pythonの結果からそれらをコピペし、後はGTSRBと同様に進めます。
@入力画像をPythonからコピペする(これは1層目だけ)
A重み係数とバイアスをPythonからコピペする(各層)
BVBAでシートを自動生成させる(各層)
CPythonと結果を比較する(各層)
まとめるとこのようになります。 |
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