高橋かずひとのプログラミング、その他、備忘録。

日々調べてたことや、作ってみたものをメモしているブログ。 お決まりの断り文句ですが、このブログに書かれている内容は個人の見解であり、所属する組織の公式見解ではありません。チラ裏。

2022-04-01から1ヶ月間の記事一覧

Raspberry Pi 4向けのPerson Tracking(CPU推論4スレッドで85~120ms)

トラッキング(motpy)付けると流石に重くなる、、、 ギリギリ10fps前後ですね。 「物体検出オンリーですか?」と聞かれたのでトラッキングも付けてみたRaspberry Pi4 CPUオンリーのPerson Trackingはギリギリ10fps前後 https://t.co/TNrgSwJIi0 pic.twitter.c…

Raspberry Pi 4向けのPerson Detection(CPU推論4スレッドで45~60ms)

Raspberry Pi 4向けの人検出モデルです。 ノートPCとかでも動きますが、ノートPCで動かすくらいならYOLOXとか使ったほうが精度と速度のバランス良いと思います Raspberry Pi4 CPUオンリーのPerson DetectionつづきPINTOさんのTensorflowLite-bin導入するだけ…

暗所ノイズ除去 比較(231、241、243、285、SCI)

このシリーズの続きです 正直甲乙つけがたい、、、 LLIE系のサンプルがたまってきたので、比較動画追加正直、処理速度とかのトレードオフ考えると甲乙つけ難いものが増えてきた、、、 https://t.co/HUs2gEGUvk pic.twitter.com/nEbZnQzqPp — 高橋 かずひと@…

暗所ノイズ除去(SCI)のONNX変換お試し👀

SCIという軽量のLLIEモデルをONNXに変換して味見しました PINTOさんが呟いてたSCI、適当サイズ(512x512)のCPU推論(Core i7-8750H)で35ms前後処理速度の割には見た目が結構良いんじゃないのでしょうか若干明かりに過敏ですけども https://t.co/7zoSWlgx3T pic…

YOLOXでDeep写輪眼

Deep写輪眼第3世代です データセットを約3500枚追加し1万枚の大台に乗りました。 そして、YOLOX-Nanoを採用して大幅にスピードアップしています Deep写輪眼v3のモデルトレーニングを行っていますこれはトレーニング途中の味見動画です。第二世代に比べてFPS…

PINTO_model_zoo:暗所ノイズ除去(285_Decoupled-Low-light-Image-Enhancement)Pythonデモ追加

Decoupled-Low-light-Image-Enhancement味見中です かなり色が復元(捏造?)されていますね。 そして以下のツイートは少々間違いがあり、GPU推論です。 CPU推論だと200ms前後です Decoupled Low-light Image Enhancement味見中中々早くて明るい※180x320のCPU…

MedaPipeを用いて虹彩に写輪眼👀

虹彩に写輪眼を重畳表示するプログラムです 結構怖い見た目に、、、 もう少しちゃんと実装いや、怖いな、、、 https://t.co/cGrf9ft5n3 pic.twitter.com/fQkVAW5OOv — 高橋 かずひと@プログラマー定年 (@KzhtTkhs) 2022年4月16日 ソースコードは以下にコミッ…