JetbotのCollision Avoidanceでpytorchを使い画像分類器をトレーニングする

教師あり学習を実行する

衝突回避に使うクラスfreeとblockedを検出するために、ディープラーニングライブラリであるpytorchを使って画像分類器をトレーニングします。

torchvisionパッケージは、事前にトレーニングされたモデルのコレクションが用意されており、転移学習と呼ばれるプロセスで、million単位の画像で訓練された事前学習済みのモデルを新しいタスクに再利用できます。

事前学習済みのalexnetモデルは、1000個のクラスを持つデータセットのために学習されましたが、衝突回避に使うクラスは2個のクラスなので、出力層のクラス数を2個に変更します。