2021年1月21日版YOLO v3をCoreMLに変換する方法

YOLO v3をCoreMLに変換する方法のうまくいった手順メモです。

ベースの手順は以下の方の手順です。
ありがとうございます！
https://qiita.com/TokyoYoshida/items/68a5f77e72e48fa870e6

しかし、以下のkeras版のyoloモデルの変換で「keras ImportError: cannot import name 'export_saved_model'」が出てしまい手順を進めなかったので
!python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

KerasとTFは、compatibleなバージョンを指定してインストールしました。
!pip install keras==2.2.4 tensorflow==1.14.0

無事推論ができました！
こちらの情報は以下の方の記事を参考にさせていただきました！
ありがとうございます。
coremltools 3.3の環境構築（2020年3月版）https://qiita.com/shu223/items/7679eaeea9c243c80c4d

そのあとのコンバートの手順はモデルのファイルを指定することを忘れずに↓

from keras.models import load_model
from coremltools.converters import keras as converter
mlmodel = converter.convert("model_data/yolo.h5",
output_names=['grid1','grid2','grid3'],
input_name_shape_dict = {'input1' : [None, 416, 416, 3]},
image_input_names='input1',
image_scale=1/255.0,
)

手順を忘れてしまうだろう未来の自分への記録に！