YOLOv2における学習前のエラーについて

今回、YOLOを使用して学習を行うことになりました。

自分の現状理解では、転移学習させたCNNを最後の特徴層?以後を切り離し、YOLOのサブネットワークをつなげ学習させる手順だと認識しています。

今回は、事前学習のネットワークとしてResNet18を転移学習させました。その後、YOLO仕様に変換さて学習を行ったところ、以下のようなエラーが起きてしまいました。エラー内容からして、変換後と変換前で特徴層のチャンネル数？が一致していないのではないかと考えていますが、どこに手をつければ良いか思いつきません。

よろしければ、ご指摘とアドバイスしていただければ幸いです。

よろしくお願いいたします。

inputSize = [224 224 3];

numClasses = width(vehicleDataset)-1;

trainingDataForEstimation = transform(trainingData,@(data)preprocessData(data,inputSize));

numAnchors = 7;

load('Resnet18v1');%転移学習したCNN

featureExtractionNetwork = Resnet18v1;

featureLayer = 'res5b_relu';

lgraph = yolov2Layers(inputSize,numClasses,anchorBoxes,featureExtractionNetwork,featureLayer);

options = trainingOptions('sgdm', ...

'MiniBatchSize', 16, ....

'InitialLearnRate',1e-3, ...

'MaxEpochs',20,...

'CheckpointPath', tempdir, ...

'Shuffle','never');

[detector,info] = trainYOLOv2ObjectDetector(preprocessedTrainingData,lgraph,options);

これを実行すると以下のエラーが発生します。

エラー: trainYOLOv2ObjectDetector (line 166)

[trainingData, lgraph, params] = iParseInputsYolov2(...

エラー: trainYOLOv2_2 (line 75)

[detector,info] = trainYOLOv2ObjectDetector(preprocessedTrainingData,lgraph,options);

原因:

ネットワーク: YOLO v2 変換層への入力は、7 個のアンカー ボックスと 21 個のクラスをサポートするために 182 個のチャネルをもたなければなりません。チャネ

ル数は numAnchors * (5 + numClasses) と等しくなければなりません。学習データ、yolov2Transform 層で指定されたアンカー ボックス数、または変換層の

前の層を更新します。

Answer 1

[Kenta]

こんにちは、そちらのネットワーク構成が質問文からのみではわからないので確認させてください。

res5b_reluの直後にyolov2Conv1が来ている形で正しいですか？

anchorBoxesという変数は７行２列の変数になっていますか？

また、analyzeNetwork(lgraph)というコマンドで、ネットワークを確認したとき、最後の出力はどうなってますか（例：７×７×１８２など）

[HY]

度の回答ありがとうございます。

res5b_reluの直後はyolov2Conv1になっております。

アンカーボックスは[17,11;10,6;7,5;13,9;32,23;23,15;3,2]となっています。

最後の層のYOLO v2 Output のアクティベーションを見たところ何も書いてありませんでした。

ひとつ前のYOLO　v2 Transform Layerは7×7×189 になってます。ここがおかしいのでしょうか。

よろしくお願いいたします。

[Kenta]

なるほど、教えていただきありがとうございます。

numClassesという変数はいくつになってますか？２１でしょうか？

失礼いたしました、一つ前のほうです。189なんですね。理由は今は置いておいて、ここが182になれば動く気がします。

[HY]

すみません、帰宅してしまい確認できませんが、確か21にはなっていたと思います…。 明日確認いたします。 なるほど、そこが182に揃えばいいのですね。

[Kenta]

はい、また教えて下さい。クラス数も本来は21を想定されてる、ということでしょうか？

[HY]

はい、クラス数は21になっております。

[HY]

すみません、認識させたいクラス数は22でした。

numClassesは22になっています。

[HY]

指摘していただいた部分を確認したところ、学習させるラベルの数の設定が間違っていたようで、確認したら何とか学習に入りました!!

お騒がせしてすみません。Kenta様のアドバイスのおかげです。

誠にありがとうございました。

[Kenta]

はい、解決し、よかったです！