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# オブジェクト検出 - MXNet
Amazon SageMaker AI オブジェクト検出 - MXNet アルゴリズムは、単一の深層ニューラルネットワークを使用して、イメージ内のオブジェクトを検出および分類します。このアルゴリズムは、入力としてイメージを取得し、イメージシーン内のオブジェクトのすべてのインスタンスを識別する、教師あり学習アルゴリズムです。オブジェクトは、指定されたコレクション内のいずれかのクラスに分類され、そのクラスに属しているという信頼性スコアが付けられます。イメージ内のその場所とスケールは、長方形の境界ボックスで示されます。[シングルショットマルチボックス検出器 (SSD)](https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf) フレームワークが使用され、[VGG](https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf) と [ResNet](https://arxiv.org/pdf/1603.05027.pdf) の 2 つの基本ネットワークがサポートされます。ネットワークはゼロからトレーニングすることも、[ImageNet](http://www.image-net.org/) データセットで事前トレーニングされたモデルでトレーニングすることもできます。
**Topics**
+ [オブジェクト検出アルゴリズムの入出力インターフェイス](#object-detection-inputoutput)
+ [オブジェクト検出アルゴリズムの EC2 インスタンスに関する推奨事項](#object-detection-instances)
+ [オブジェクト検出サンプルノートブック](#object-detection-sample-notebooks)
+ [オブジェクト検出の仕組み](algo-object-detection-tech-notes.md)
+ [オブジェクト検出ハイパーパラメータ](object-detection-api-config.md)
+ [オブジェクト検出モデルを調整する](object-detection-tuning.md)
+ [オブジェクト検出リクエストとレスポンスの形式](object-detection-in-formats.md)
## オブジェクト検出アルゴリズムの入出力インターフェイス
SageMaker AI オブジェクト検出アルゴリズムは、ファイルモードでのトレーニング用に RecordIO (`application/x-recordio`) とイメージ (`image/png`、`image/jpeg`、`application/x-image`) の両方のコンテンツタイプをサポートし、パイプモードでのトレーニング用に RecordIO (`application/x-recordio`) をサポートします。ただし、RecordIO ファイルを作成せずに、拡張マニフェスト形式を使用して、イメージファイル (`image/png`、`image/jpeg`、`application/x-image`) を使用してパイプモードでトレーニングすることもできます。Amazon SageMaker AI オブジェクト検出アルゴリズムに推奨される入力形式は、[Apache MXNet RecordIO](https://mxnet.apache.org/api/architecture/note_data_loading) です。ただし、.jpg または .png の形式で RAW イメージを使用することもできます。このアルゴリズムでは、推論に `application/x-image` のみがサポートされます。
**注記**
既存の深層学習フレームワークとの高い相互運用性を維持するために、これは他の Amazon SageMaker AI アルゴリズムによって一般に使用される protobuf データ形式とは異なります。
データ形式の詳細については、[オブジェクト検出サンプルノートブック](#object-detection-sample-notebooks)を参照してください。
### RecordIO 形式でトレーニングする
トレーニングに RecordIO 形式を使用する場合は、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) リクエストの `InputDataConfig` パラメータの値としてトレーニングチャネルと検証チャネルの両方を指定します。1 つの RecordIO (.rec) ファイルを train チャネルで指定し、もう 1 つの RecordIO ファイルを validation チャネルで指定します。両方のチャネルのコンテンツタイプを `application/x-recordio` に設定します。RecordIO ファイルを生成する方法の例は、オブジェクト検出サンプルノートブックにあります。[MXNet の GluonCV](https://gluon-cv.mxnet.io/build/examples_datasets/recordio.html) のツールを使用して、[PASCAL ビジュアルオブジェクトクラス](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/)や [Common Objects in Context (COCO)](http://cocodataset.org/#home) などの一般的なデータセット用の RecordIO ファイルを生成することもできます。
### イメージ形式を使用してトレーニングする
トレーニングにイメージ形式を使用する場合は、`train`、`validation`、`train_annotation`、`validation_annotation` チャネルを [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) リクエストの `InputDataConfig` パラメータの値として指定します。トレーニングチャネルおよび検証チャネルの個々のイメージデータ (.jpg または .png ファイル) を指定します。注釈データには、JSON 形式を使用できます。`train_annotation` チャネルと `validation_annotation` チャネルで対応する .json ファイルを指定します。イメージタイプに基づいて、4 つすべてのチャネルのコンテンツタイプを `image/png` または `image/jpeg` に設定します。データセットに .jpg と .png の両方のイメージが含まれている場合は、コンテンツタイプ `application/x-image` を使用することもできます。次は、.json ファイルの例です。
```
{
"file": "your_image_directory/sample_image1.jpg",
"image_size": [
{
"width": 500,
"height": 400,
"depth": 3
}
],
"annotations": [
{
"class_id": 0,
"left": 111,
"top": 134,
"width": 61,
"height": 128
},
{
"class_id": 0,
"left": 161,
"top": 250,
"width": 79,
"height": 143
},
{
"class_id": 1,
"left": 101,
"top": 185,
"width": 42,
"height": 130
}
],
"categories": [
{
"class_id": 0,
"name": "dog"
},
{
"class_id": 1,
"name": "cat"
}
]
}
```
各イメージは注釈用に .json ファイルを必要とし、.json ファイルは対応するイメージと同じ名前である必要があります。上記の .json ファイルの名前は "sample\$1image1.json" になります。注釈 .json ファイルには 4 つのプロパティが含まれています。"file" プロパティはイメージファイルの相対パスを指定します。例えば、トレーニングイメージとそれに対応する .json ファイルが s3://*your\$1bucket*/train/sample\$1image and s3://*your\$1bucket*/train\$1annotation に保存されている場合、train チャネルと train\$1annotation チャネルのパスを、それぞれ s3://*your\$1bucket*/train and s3://*your\$1bucket*/train\$1annotation に指定します。
.json ファイルでは、sample\$1image1.jpg という名前のイメージの相対パスは sample\$1image/sample\$1image1.jpg になります。`"image_size"` プロパティはイメージ全体の寸法を指定します。SageMaker AI オブジェクト検出アルゴリズムは現在、3 チャネルのイメージしかサポートしていません。`"annotations"` プロパティは、イメージ内のオブジェクトのカテゴリと境界ボックスを指定します。各オブジェクトには、`"class_id"` インデックスと 4 つの境界ボックス座標 (`"left"`、`"top"`、`"width"`、`"height"`) によって注釈が付けられています。`"left"` (x 座標) と `"top"` (y 座標) の値は、境界ボックスの左上隅を表します。`"width"` (x 座標) と `"height"` (y 座標) の値は、境界ボックスの大きさを表します。原点 (0, 0) は、イメージ全体の左上隅です。1 つのイメージ内に複数のオブジェクトがある場合は、すべての注釈を単一の .json ファイルに含める必要があります。`"categories"` プロパティには、クラスインデックスとクラス名の間のマッピングが保存されます。クラスインデックスは連続して番号付けされ、番号付けは 0 から始まります。注釈 .json ファイルの場合、`"categories"` プロパティはオプションです。
### 拡張マニフェストイメージ形式でトレーニングする
拡張マニフェスト形式を使用すると、RecordIO ファイルを作成しなくても、イメージファイルを使用してパイプモードでトレーニングを行うことができます。[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) リクエストの `InputDataConfig` パラメータの値として、トレーニングチャネルと検証チャネルの両方を指定する必要があります。形式を使用している間、イメージとそれに対応する注釈のリストを含む S3 マニフェストファイルを生成する必要があります。マニフェストファイル形式は、各行が 1 つのサンプルを表す [JSON Lines](http://jsonlines.org/) 形式になっている必要があります。イメージは、その S3 の場所を指す `'source-ref'` タグを使用して指定します。注釈は、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) リクエストで指定されている `"AttributeNames"` パラメータ値の下に入力します。`metadata` タグの下に追加のメタデータを含めることもできますが、これらはアルゴリズムによって無視されます。次の例では、`"AttributeNames` が `["source-ref", "bounding-box"]` リストに含まれています。
```
{"source-ref": "s3://your_bucket/image1.jpg", "bounding-box":{"image_size":[{ "width": 500, "height": 400, "depth":3}], "annotations":[{"class_id": 0, "left": 111, "top": 134, "width": 61, "height": 128}, {"class_id": 5, "left": 161, "top": 250, "width": 80, "height": 50}]}, "bounding-box-metadata":{"class-map":{"0": "dog", "5": "horse"}, "type": "groundtruth/object-detection"}}
{"source-ref": "s3://your_bucket/image2.jpg", "bounding-box":{"image_size":[{ "width": 400, "height": 300, "depth":3}], "annotations":[{"class_id": 1, "left": 100, "top": 120, "width": 43, "height": 78}]}, "bounding-box-metadata":{"class-map":{"1": "cat"}, "type": "groundtruth/object-detection"}}
```
オブジェクト検出アルゴリズムをトレーニングする場合、入力ファイルの `"AttributeNames"` の順番が重要になります。パイプ指定されたデータは特定の順で受け入れられます。`image` が最初になり、その後に `annotations` が続きます。したがって、この例の「AttributeNames」では、`"source-ref"` が最初になり、その後に `"bounding-box"` が続きます。拡張マニフェストでオブジェクト検出を使用する場合は、`RecordWrapperType` パラメータの値を `"RecordIO"` として設定する必要があります。
拡張マニフェストファイルの詳細については、[トレーニングジョブの拡張マニフェストファイル](augmented-manifest.md)を参照してください。
### 段階的トレーニング
SageMaker AI で以前にトレーニングしたモデルのアーティファクトを使用して、新しいモデルのトレーニングをシードすることもできます。段階的トレーニングでは、同じモデルまたは類似のデータを使用して新しいモデルをトレーニングする際のトレーニング時間が短縮されます。SageMaker AI オブジェクト検出モデルは、SageMaker AI でトレーニングされた別の組み込みオブジェクト検出モデルでのみシードできます。
事前トレーニング済みモデルを使用するには、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) リクエストで、`InputDataConfig` パラメータに `ChannelName` を "model" と指定します。モデルチャネルの `ContentType` を `application/x-sagemaker-model` に設定します。モデルチャネルにアップロードする新しいモデルと事前トレーニング済みモデルの両方の入力ハイパーパラメータの設定は、`base_network` および `num_classes` 入力パラメータの設定と同じである必要があります。これらのパラメータはネットワークアーキテクチャーを定義します。事前トレーニング済みモデルファイルには、SageMaker AI によって出力された圧縮モデルアーティファクト (.tar.gz 形式) を使用します。入力データには、RecordIO 形式またはイメージ形式を使用できます。
段階的トレーニングの詳細とその使用方法については、[Amazon SageMaker AI の段階的トレーニングを使用する](incremental-training.md)を参照してください。
## オブジェクト検出アルゴリズムの EC2 インスタンスに関する推奨事項
オブジェクト検出アルゴリズムは P2、P3、G4dn、G5 GPU インスタンスファミリーをサポートします。大きなバッチサイズのトレーニングにはメモリが多い GPU インスタンスを使用することをお勧めします。分散型トレーニングでは複数 GPU および複数マシン設定でオブジェクト検出アルゴリズムを実行することができます。
推論には、CPU インスタンス (C5、M5 など) と GPU インスタンス (P3、G4dn など) の両方を使用できます。
## オブジェクト検出サンプルノートブック
SageMaker AI オブジェクト検出アルゴリズムを使用して、
シングルショットマルチボックス検出器を使った [Caltech Birds (CUB 200 2011)](http://www.vision.caltech.edu/datasets/cub_200_2011/) データセットでモデルをトレーニングおよびホストする方法を示すサンプルノートブックについては、「[Amazon SageMaker AI Object Detection for Bird Species](https://sagemaker-examples.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/object_detection_birds/object_detection_birds.html)」を参照してください。SageMaker AI でサンプルを実行するために使用できる Jupyter ノートブックインスタンスを作成してアクセスする方法の詳細については、「[Amazon SageMaker ノートブックインスタンス](nbi.md)」を参照してください。ノートブックインスタンスを作成して開いたら、**[SageMaker AI サンプル]** タブを選択して、すべての SageMaker AI サンプルのリストを表示します。オブジェクト検出アルゴリズムを使用したオブジェクト検出例のノートブックは、「**Introduction to Amazon Algorithms**」セクションにあります。ノートブックを開くには、その [**Use (使用)**] タブをクリックして [**Create copy (コピーを作成)**] を選択します。
Amazon SageMaker AI オブジェクト検出アルゴリズムの詳細については、次のブログ記事を参照してください。
+ [Amazon SageMaker AI オブジェクト検出モデルのトレーニングと での実行 AWS IoT Greengrass – パート 1/3: トレーニングデータの準備](https://aws.amazon.com/blogs/iot/sagemaker-object-detection-greengrass-part-1-of-3/)
+ [Amazon SageMaker AI オブジェクト検出モデルのトレーニングと での実行 AWS IoT Greengrass – パート 2/3: カスタムオブジェクト検出モデルのトレーニング](https://aws.amazon.com/blogs/iot/sagemaker-object-detection-greengrass-part-2-of-3/)
+ [Amazon SageMaker AI オブジェクト検出モデルのトレーニングと での実行 AWS IoT Greengrass — パート 3/3: エッジへのデプロイ](https://aws.amazon.com/blogs/iot/sagemaker-object-detection-greengrass-part-3-of-3/)