【#TensorFlow】TensorFlow with C++でAIシステム試験アプリを実装してみた YoutubeにAI作動動画をアップしたべ

ようやっと完成！
TensorFlowでのAIシステムの全容を把握したべ

pythonでのサンプルはゴロゴロある！
でも，オイラはC＋＋の人間なんだグゥルゥァ～～！！

C++のサンプルがめちゃくちゃ僅少すぎ
なんで，僅少なC++サンプルとpythonコードからの移植でアプリ実装した

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使用モデル：centernet_resnet101v1_fpn_512x512_1
アノテーション：VoTT
転移学習側実装：python TensorFlowAPI 2.7(with GPU)
AIシステム側実装：VC++＆C#(with GPU)
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転移学習は「google Colaboratory」で作業実施にて
（うちのポンコツパソコンじゃ非力すぎてAI学習とか無理ゲー）

AIアプリ側の実装（処理主体はC++）は
⇒動画の切り出しにCPU１スレッド
⇒AI解析にCPU６スレッド(＆nVidia GPU 総動員)
⇒解析結果出力にCPU１スレッド

構造はこんな感じで


AI処理本体のAPI　TF_SessionRun()がスレッドセーフだったのが助かった
TF_SessionRun()を６つのスレッド，各々から呼んでいるんで，モデル処理が少々遅くてもなんとかなる

exeで動かすとこんな風に


お花（フヨウ）の検出解析結果動画をYoutubeに上げてみた


アノテーション画像が，２０枚ほどなんでお勉強が全然足らない（爆
結果精度がイマイチ（大汗
誤判定は見逃してくだされ

こちらはオイオイ改善していく方向で

AIシステム構築方法，全体の流れは完全に解った(*´Д`)ﾊｧﾊｧ
次はYoloモデルあたりをつついてみる，らしい．．．