14-01 Kaggleで信号機のデータセットを探す
●KaggleからTraffic Lightなどで検索する
本企画ではこのように同一のHDLを複数の認識対象に使い回します。今までは「道路標識」でしたが、今度は「信号機」を認識してみます。
そのためにはまず「データセット」を探す必要があります。Kaggleに行って適当に検索するとこのサイトが見つかります。Cropped LISA Traffic Light Dataset（以降, lisa-cropped) をダウンロードしましょう（図14‐01）。 |
図14-01 Cropped LISA Traffic Light Dataset（以降、lisa-croppedと呼ぶ）
●解凍して適当なディレクトリにコピー
アーカイブを開いて適当なディレクトリにコピーします。train_1は訓練用（学習用）、val_1は評価用（推論用）の画像で、図14‐02のような構成になっています。
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train_1 |
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意味 |
画像数 |
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|-- |
go |
青・直進 |
12840 |
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|-- |
goFoward |
青・上矢印 |
184 |
|
|-- |
goLeft |
青・左矢印 |
1030 |
|
|-- |
stop |
赤・停止 |
14865 |
|
|-- |
stopLeft |
赤・左矢印 |
2845 |
|
|-- |
warning |
黄・注意 |
985 |
|
|-- |
warnLeft |
黄・左矢印 |
48 |
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val_1 |
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意味 |
画像数 |
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|-- |
go |
青・直進 |
1372 |
|
|-- |
goFoward |
青・上矢印 |
21 |
|
|-- |
goLeft |
青・左矢印 |
109 |
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|-- |
stop |
赤・停止 |
1777 |
|
|-- |
stopLeft |
赤・左矢印 |
345 |
|
|-- |
warning |
黄・注意 |
108 |
|
|-- |
warnLeft |
黄・左矢印 |
5 |
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図14-02 訓練用に数万枚、評価用に数千枚の画像がある
●訓練用画像のフォルダ名をクラスIDに変える
ここでtrain_1フォルダ以下の名前を図14‐03に倣って0〜6に変更します（名前順に並べて順番に0〜6とする）。val_1フォルダの方はそのままにしておきます。 |
図14-03 train_1だけこのように変更。間違えないように注意
●7種の信号を確認しよう
例えばtrain_1の”３”を開くと図14‐04のような赤信号の画像があります。 |
図14-04 フォルダ３は赤信号（Stop）
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