on macos
# for cpp
brew install opencv
https://drive.google.com/open?id=1jDuOb2zpX2N8MwJxrDY__jxIEnbZpGsz
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学習
- 自前のデータセットで行う
- kerasでモデル構築
main_k.py
がkerasのメインコード
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推論
- 学習ずみの重みをtensorflowのC++ apiで処理する
- 雑多な画像処理はopencvでやる
- tensorflow用にポートする部分 https://qiita.com/cvusk/items/a2a0a11815de491cf3e5
- Cで動かす(上の方が良さげ) https://qiita.com/yukiB/items/1ea109eceda59b26cd64#4-kerastensorflow%E3%81%A7%E4%BD%9C%E6%88%90%E3%81%97%E3%81%9F%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB%E3%82%92c%E3%81%8B%E3%82%89%E5%AE%9F%E8%A1%8C
- ブイでないものをどう判定するか
- 異常認識の枠組み
- 背景画像を学習させて背景クラスを作る
- convolutionが効いているかどうかの確認
- ROS化
function(x): (画像x: 2d ndarray) -> (各クラスに所属する確率の分布: [float])
という関数を内側でコールするROSのpythonノード- ROIに従って切り出した後の画像をもらって、CNNの出力を返すようなノードという感じ