2018年9月アーカイブ

OpenCV3.4.2 Dnn Object Detection with TensorFlow Model

OpenCV3.4.2 dnn モジュールを使うと、TensorFlow の学習済みモデルを利用した、
Object Detection AP が簡単に出来ると言う事なので、試してみました。

参考ページは、こちらになります。
TensorFlow Object Detection API

おんちゃんは、入力をWebカメラ、USBカメラにしました。
Model は、MobileNet-SSD v2 / 2018_03_29 を使っています。

使った感想は、検出オブジェクトの重複があるようで、重複を削る所が足りないような気がします。
但し、CPU だけで、結構な速度が出るのは、関心しました。
もしかしたら、 OpenCV の dnn では、TensorFlow Lite の様なモデルの軽量化をしているのかもしれません。
後、Boxの枠ですが、画像ファイルだと大体出来ていますが、動画だと少し変です。おおんちゃんの
プログラムミスかもしれません。

以上です。コッホ!!

注) OpenCV3.4.2 以降を使ってください。古いバージョンだとエラーが出ます。

TensorFlow Lite Object Detection on PC(CentOS7)

公開されている、Object Detection API を TensorFlow Lite で書いてみました。

プログラムのベースは、 object_detection_tutorial.ipynblabel_image.py です。

使ったモデルは、こちらで公開されている、 ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28 をダウンロードして、
下記ページに従って、
Running on mobile with TensorFlow Lite
ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28 -> detect.tflite へ変換しました。

因みに、おんちゃんは、 CentOS7 に Python3.5 (IUS版) をインストールして、
その後、 TensorFlow を buzel でソースビルドを行っています。

Tensorflow Lite は、with XLA JIT support=y を指定して、Buzel でのソースビルドが必要です。
当初、Windows10 でCmake で試しみましたが、上記のオプションが指定できないので、
結局、CentOS7 になりました。

実行時の注意点は、vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array() のパラメータで
min_score_thresh=0.3 (default=0.5) にして、ボックスの表示を多くしています。
そうすると、ssd_mobilenet_v1_coco でも結構検出しているのが、目で見えるので、楽しいです。

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