18-03　Pythonの変更点（白埋めによる正方形化など） ●GTSRB（道路標識）と同じようにPythonを走らせる 　movobj_float.pyとTesMovObj.csvをtrain_1, val_1と同じディレクトに置きます（図18‐15）。 図18‐15　2つのファイルをコピー ●評価用／訓練用それぞれ10クラスの画像フォルダ 　val_1（評価用）には図18‐16のような10フォルダ、train_1（訓練用）には図18‐17のような10フォルダがあります（これらの対応は図18‐18参照）。 図18‐16　評価用このようなフォルダ名 図18‐17　訓練用のフォルダ名は数字にする ●Pythonプログラム（小数版）を見てみる 　movobj_float.pyを開いて"classes"を検索すると図18‐18のようになっています。例えば一番上、0:'bike' となっているのは、図18‐17の"0"フォルダにバイクの画像があるということです。 　また一番下、9:'bk_wh' となっているのは、図18‐17の"9"フォルダに黒→白（縦方向）の画像があるということです。各フォルダの画像が合っているか確認しましょう。 図18-18　クラスは3（動くもの）＋7（背景）＝10種 ●6層目だけ変更。他の層は同じで良い 　図18‐19はCNNのモデルを定義する部分、6層目の要素数が43から10に変更されています。これはクラスの数が10個あることによります。 　CNNモデルの他の層（1〜5層）はGTSRBやlisa-croppedと同じ構造です。 図18-19 movobj_float.pyのモデル定義の部分 次のページへ 目次へ戻る