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。

2022-01-01から1年間の記事一覧

Image-Processing-Node-Editorで360度画像を表示するサンプル🦔

この前作った360度画像のやつをImage-Processing-Node-Editorのノードにしました。 基礎的な機能は増えずにニッチな機能ばかり増えていく Image-Processing-Node-Editor360度画像の雰囲気対応基礎的な機能は増えずにニッチな機能ばかり増えていく pic.twitte…

OpenCVで360度画像を表示するサンプル🦔

リコーの初代THETAが出てから結構な年月が経って、 YouTubeとかVR界隈での利用もあったりで、 360度画像は、かなり身近なものになった気がします こんな感じの画像を、、、 こんな感じに変換したくてOpenCVのremap()で変換かけてみました。 行列計算とか解釈…

Image-Processing-Node-Editor v0.2.0リリース🦔

Image-Processing-Node-Editor v0.2.0 をリリースしました リリースと共にWindows向けの実行ファイルも用意しています。 リリース内容は以下です。 BRISQUEノード追加。 地味なノードを追加しているBRISQUEによる画質評価(数値が高いほど悪い) pic.twitter…

PINTO_model_zoo:画像捏造検出(309_ImageForensicsOSN)デモ追加

ImageForensicsOSN味見しています 分かりやすい感じのやつじゃないとうまく行かないですね。 309_ImageForensicsOSN味見中1枚目(公式リポジトリのサンプル)が上手くいくのは当然として、2枚目(無加工)は微妙。。。3枚目(高橋さんがペイントツールでロゴ消し)…

PINTO_model_zoo:物体検出(308_FastestDet)デモ追加

FastestDetに興味があるためチョイチョイ試しています FastestDet味見中速度の対して精度高いですね確かに https://t.co/7aUMOMtRVn pic.twitter.com/tSnKpnXfcM — 高橋 かずひと@パワポ職人 (@KzhtTkhs) 2022年7月10日 公式リポジトリの画像でも感じました…

Image-Processing-Node-Editor の 次のリリースタイミングいつにしよう👀 + WeDX

僕が作ったリポジトリの中で、継続的にメンテナンスしているものは少数派です。 パッと思いつく範囲でも以下の3つぐらい →MediaPipeのマイナーバージョンリリース毎くらいに更新 →更新内容によってはパッチバージョン更新でも追従 →「これだ!」と思った物体…

ROBOT TECHNOLOGY JAPAN2022に遊びにいってきました🦔

ROBOT TECHNOLOGY JAPAN2022に遊びに行ってきました 超晴天でした。 ロボットの展示会にきて、ソフトウェアの話ばっかり聞いている不審者は僕です あんまり写真残ってないのですが、AI(+GUIツール)とか、XRって展示も増えた気がしますね DOBOTのブース 見…

【Pythonデータ分析勉強会#33】「DearPyGuiに入門しました」の続き ~Image-Processing-Node-Editor~

Pythonデータ分析勉強会#33でLTしてきました🦔 資料はSpeakerDeckに公開しています👀 デモは動画を使用しているため、いつも通りYouTubeにも公開しています。

ノードエディターベースの画像処理ツールを作りました Ver0.1.1+α🦔

Ver0.1.1のタグ切った時に更新しておけば良かったーーー Ver0.1.1ってリリース内容なんだっけ、、、 いくつかのバグ修正とWin実行ファイル同梱? 次のタグ切りはいつにしようかしら、、、 特に方針決めてないからイマイチタイミングが決まらない とりあえず…

ノードエディターベースの画像処理ツールを作りました🦔

DearPyGuiにノードエディター機能があるのを知って、 ここ一週間くらいノードエディター+画像処理的なツールを作っていました 完全に自分のための仕様で、僕の仕事とかには使える作りにはなっているのですが、 実装済みのノードにはかなり偏りがあります 以…

【OSC2022 Online Nagoya】DearPyGuiに入門しました

OSC2022 Online Nagoya の Python東海/JuliaTokaiミニ合同勉強会にてLTをしてきました。 DearPyGui入門のお話です speakerdeck.com スライド自体もDearPyGuiで作ってて実演デモもあるので、YouTubeでの視聴を推奨しています www.youtube.com こんな感じの、…

在宅勤務でWeb会議中かどうかM5Stackで表示👀

実は4/1からフルリモートの現場勤務になっています。 そして、Web会議中は以下のようなドアプレートをつけていたのですが、、、 自分の部屋が2階奥のため、 案の定、家人から「部屋まで見に行くのがめんどい」と言われてしまいました、、、 と言うわけで、以…

PINTO_model_zoo:インスタンスセグメンテーション(295_SparseInst)デモ追加

PINTOさん気合入った改造していたようですが、ぼちぼち動いています 295_SparseInstさん、それっぽく動いている https://t.co/E36eE7VV0t pic.twitter.com/SichLMqJ8S — 高橋 かずひと@駆け出し何でも屋 (@KzhtTkhs) 2022年5月8日 デモコードは以下にコミッ…

PINTO_model_zoo:単眼深度推定(294_FSRE-Depth)デモ追加

FSRE-Depthお試し中🦔 味見👀どうじゃろう。これはCPU推論(Core i7-8750H)ですがなかなかの速度と精度🤔? https://t.co/YPf0xE6roi pic.twitter.com/JLQBdNJ2p1 — 高橋 かずひと@駆け出し何でも屋🦔 (@KzhtTkhs) 2022年5月8日 デモコードはPINTOさんのmodel zooにコ…

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…

PINTO_model_zoo:超解像(281_IMDN)Pythonデモ追加

IMDNです。速度の割に綺麗でバランスが良いと思います。 以前試したBSRGANはもっと重かった IMDN味見中128x128→512x512でCPU推論(Core i7-8750H)で150ms程度で、くっきり具合はそこそこ? https://t.co/dsZBu8ZFli pic.twitter.com/3d2sCCNubJ — 高橋 かずひ…

PINTO_model_zoo:霧除去(275_FD-GAN)Pythonデモ追加

霧除去です。 基本的に僕はCPU推論で試そうと思っているのですが、 以下はかなり重かったのでGPU推論(GeForce GTX 1050 Ti)です FD-GAN味見中中々凄いと思うのですが、重い、、、 https://t.co/O8uSrFj8Eu pic.twitter.com/hOYyo5iqwM — 高橋 かずひと@Zoo K…

PINTO_model_zoo:雨除去(261_EfficientDerain)Pythonデモ追加

雨除去です☂ ただ、以前試したSAPNetと一見して違いが分からないような気も、、、 EfficientDerain動かし方分からんけど動いたEfficient名乗るだけあって結構良さそう? https://t.co/3bWwWBrd74 pic.twitter.com/cXJti7apD7 — 高橋 かずひと@マリオジェノサ…

SAHI(Slicing Aided Hyper Inference) お試し👀

SAHI(Slicing Aided Hyper Inference) を試してみています 画像を分割して物体検出やインスタンスセグメンテーションを実行し、 推論結果を統合するフレームワークですね。 サンプルの推論試してみる何回も推論して統合する都合上、当たり前ですが相応に推論…

ByteTrack マルチクラス拡張🦔

拡張と言うほど大したことはしていませんが、、、※for文ぶん回しただけ ByteTrackのGitHub Issueで Q. マルチクラス対応版はないの?(意訳) A. for文ぶん回せ(意訳) と書いてあったのでfor文ぶん回してマルチクラスにした pic.twitter.com/JJhiy3X5Md — 高橋…

MOT-Tracking-by-Detection-Pipeline に YoutuReID を追加👻

Person ReIdentificationモデルのYoutuReIDを追加しました。 結構早くて性能良さそう お、YoutuReID良いんじゃない? https://t.co/u6q77tpQ0a pic.twitter.com/nxmePQ4ODd — 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー (@KzhtTkhs) 2022年2月17日 ソースコードは…

MOT-Tracking-by-Detection-Pipeline に Person ReIdentification を追加👻

Person ReIdentificationを追加しました 場面が切り替わっても、ぼちぼち同一人物と認識しますね。 OpenVINO由来のPerson ReIdentificationを追加しましたONNXモデルはPINTOさんの動物園から https://t.co/gVjv1Iru2Y pic.twitter.com/fIoeLFqr3t — 高橋 か…

MOTのいくつかのアルゴリズム(motpy、ByteTrack、Norfair)とDetection寄せ集め🦔

Tracking-by-Detection系のMOT(Multi Object Tracking)にて、 DetectionとTrackingの処理を分離して寄せ集めたリポジトリを作りました 現時点で対応したモデルやアルゴリズムは以下のような感じです。 Detection YOLOX-Nano EfficientDet-D0 SSD CenterNet N…

YOLOXとByteTrackでMOT(Multi Object Tracking)👀

ByteTrack自体は以前も試してはいるのですが、、、 前のコードだとDetectionとTrackingがイマイチ分離されていなかったので、書き直して試しました この動画のMOT難易度高いんよなー②、、、YOLOX-Nano + ByteTrack https://t.co/d3uuY9KpzW pic.twitter.com/…