機械学習
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…
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@…
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…
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…
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…
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…
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…
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…
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) 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…
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…
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…
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…
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…
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/…
YOLOXとmotpyの組み合わせの事例はチョイチョイ見ますね。 自分でも試してみました この動画のMOT難易度高いんよなー、、、YOLOX-Nano + motpy pic.twitter.com/6msKCHpEF2 — 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー (@KzhtTkhs) 2022年2月13日 ソースコードは…
2021年までの作成物のまとめ動画です。 1月中には作ろうと思ってたのに、2/11になってまった、、、 2021年までに色々やったことの動画まとめです pic.twitter.com/8atpxDnkmh — 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー (@KzhtTkhs) 2022年2月11日 ちなみに2020…
車輪の再開発シリーズ、、、👀 いや、ネット上にゴロゴロ落ちているのは分っているのですが、 使うたび微修正したり、変更がイマイチしにくかったりで、 何度も似たようなコード書いているので、いったん整理してGitHubに上げました🦔
マルチタスクな除去モデルです ただ、天候系画像あるあるなのですが、データセットは捏造データ拡張系で 訓練されたモデルのため、現実の画像に適用するとイマイチだったり、、、 TransWeather味見中雨は木とか建物の個所は除去されている。雪は結構除去され…
AU-GANです。 オリジナルリポジトリだと訓練済みモデルは夜→昼変換のみ公開されている感じですかね 使いどころとか考えれば凄い性能を発揮しそう AU-GANお試しおー、確かに凄いのですが、、、秋葉原にこんな世界樹みたいな巨木は無いと思うんですよ、、、 ht…
霧除去のこれまでの比較です。 この中ではAOD-Net圧勝 霧除去(DeHazing)のいくつかのモデルの比較これは速度、見た目、ライセンスどれを取ってもAOD-Netの圧勝かなー MSBDN-DFF：ライセンス不明 AOD-Net：MITライセンス DA_dehazing：ライセンス不明 Y-net：…
Real-CUGAN味見中 アニメ画像向けの超解像ですね。 Real-CUGAN味見中かなりソレっぽくなりますね。 https://t.co/SqCRZbU0wy pic.twitter.com/bv0AYoOSzT — 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー (@KzhtTkhs) 2022年2月5日 ちなみに実写にやると塗りがアニメ…
Zero-DCE-improved味見中 性能は結構良いと思います。 ライセンスがAcademic use onlyじゃなければなー、、、 Zero-DCE-improved味見中性能は良いと思うのですが、AGLLNetと甲乙つけがたい速度はCPU推論(Core i7-8750H)だと320ms前後、GPU推論(GeForce GTX 1…
TensorFlow Hubからlandmarks_classifier_asia_V1です。 アジアの17,771以上のランドマークを認識するモデルです。 TensorFlow Hubのlandmarks_classifier_asia_v1を味見していますKaminarimon Gate Senso-ji pic.twitter.com/Iz4TKbq3sz — 高橋 かずひと@マ…
水中のセグメンテーションモデルSUIM-Netの味見です。 味見なのですが、後処理ミスってる気がする、、、 確認中です SUIM-Net味見中何か公式リポジトリよりイマイチになってしまった、、、後処理ミスったかしら、、、 https://t.co/IDgZH5s2jR pic.twitter.c…
BSRGANです。 綺麗ですが、捏造感が結構あります あと重い BSRGAN味見中綺麗なのですが、作られた画像感が凄いあとボチボチ重くて128x128のGPU推論(GeForce GTX 1050 Ti)で320ms前後ある。 https://t.co/vdO5Jtqd77 pic.twitter.com/xw81VZwINv — 高橋 かず…
SCL-LLEお試しです。 中々バランス良さそう ONNXのCPU推論が何故か激重なのですが。 SCL-LLE味見中CPU推論(Core i7-8750H)だと重い(2500ms前後)なのに、GPU推論(GeForce GTX 1050 Ti)だとかなり早く(15ms前後)なります。性能は明るいところ暗いところのバラ…
NGK2022S（名古屋合同懇親会 2022新年会）で発表してきました昨年同様oViceとYouTubeライブを活用したオンライン開催でした。 今年も多種多様な発表があって、楽しかったですねー。 来年こそはオフラインハイブリッド開催されることを祈っています 昨年の「…
YOLOPをお試ししています。 YOLOPはマルチタスクなネットワークで、車両検出、道路セグメンテーション、レーンセグメンテーションの3つのタスクをこなします YOLOPさん。訓練済みモデルが日本の道路と相性悪いのか、いまいちセグメンテーションが不安定な気…
DRBL味見中 若干ライトがきついかなー。。。 231_DRBL 味見中若干、ライトがきついかなONNX CPU推論(Core i7-8750H)で、推論時間で150～180msくらいでした。 https://t.co/7f2MZzT9f9 pic.twitter.com/YsBoTqHczF — 高橋 かずひと@マリオジェノサイダー (@Kz…
