ML Kit Custom Model その5 : Inception_V1_quant を使う

前回の 「ML Kit Custom Model その4 : Mobilenet_V2_1.0_224_quant を使う」 と同じように今回は Inception_V1_quant モデルを使ってみます。



Inception_V1_quant

まずは https://www.tensorflow.org/lite/models からモデルをダウンロードしましょう。



中には tflite ファイルの他に checkpoint（ckpt.*）も入っています。

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1. $ ls inception_v1_224_quant_20181026  
2. graph.pbtxt  
3. inception_v1_224_quant.ckpt.data-00000-of-00001  
4. inception_v1_224_quant.ckpt.index  
5. inception_v1_224_quant.ckpt.meta  
6. inception_v1_224_quant.tflite  
7. inception_v1_224_quant_frozen.pb  
8. inception_v1_224_quant_info.txt  

$ ls inception_v1_224_quant_20181026 graph.pbtxt inception_v1_224_quant.ckpt.data-00000-of-00001 inception_v1_224_quant.ckpt.index inception_v1_224_quant.ckpt.meta inception_v1_224_quant.tflite inception_v1_224_quant_frozen.pb inception_v1_224_quant_info.txt
inception_v1_224_quant.tflite も入力の shape が [ 1, 224, 224, 3]、出力の shape が [ 1, 1001] です。
使い方は その2, その3 と同じなので割愛します。


左: Mobilenet V1, 右: Mobilenet V2

Inception V1


Inception V1 の確率は Mobilenet V1 と V2 の間くらい

左: Mobilenet V1, 右: V2

Inception V1


Inception V1 と Mobilenet　V2ではミーアキャットと認識されているが、Inception V1 の確率は Mobilenet V2 より低い

左: Mobilenet V1, 右: V2

Inception V1


Inception V1 も Mobilenet　V2と同じく tusker と認識されているが、Inception V1 の確率は Mobilenet V2 より低い