ある意味、以下の投稿の続編ですね。 ただ、YOLOPとYOLOPv2は作者違う？ これですね。YOLOPv2 https://t.co/SX7I4dcvD2 pic.twitter.com/0NpGXq8peC — 高橋 かずひと@闇のパワポLT職人 (@KzhtTkhs) 2023年7月7日 コードは以下です。 いつものごとく、前処理…

以下のリポジトリのやつです スター数にしては、フォーク数が多く（2023年4月5日時点 310スター 213フォーク）色々な人に使用いただいているのは知っていたのですが、 今回フォーク先を片っ端から覗きにいって、動いたものをまとめました とりあえず、片っ端…

人検出の精度高いやつが欲しくてFreeYOLOのCrowdHumanトレーニングバージョンを試しています CPUでも早くて、小さい対象も検出出来ているし、中々良さそう。 ちょっと別案件の人検出をFreeYOLO(CrowdHuman)に任せようか検討中まあ、添付の動画は無茶なんです…

DAMO-YOLOに引き続き、PINTO さんがツイートしていた FreeYOLOをお試ししています "FreeYOLO - Anchor-free YOLO detector." アンカーフリーなのってYOLOって呼んでいいのかな。ネーミングはもう一切気にしないですけども。「New AP results and weight file…

PP-YOLOE-Plus の 味見 PP-YOLOE-PlusのSの640x640をCPU推論で味見いや、もう正直モデルの良し悪しは、この程度の動画推論くらいじゃ分かりませんね。。。パラメータ数相応の推論速度だとは思うし、ファインチューニングしたとき強いかは分かりませんし。。…

ある意味、以下の続編です。 以下にコミットしています。 いったん公開はしていますが、正直、暫定対応なところとか無理矢理なところとかがちょいちょいあってクオリティはあんまり高くないです。。。 そのうち改善されてくるでしょうけど、、、 暫定対応は2…

PINTO さんがツイートしていた DAMO-YOLO の ONNX推論を試しています もはや何を認識しているのか分からない。凄いのかもしれない。"DAMO-YOLO" pic.twitter.com/62NRc8xqYV — Super PINTO (@PINTO03091) 2022年12月6日 すばらしい。 pic.twitter.com/XxcWEH…

Ogaki Mini Maker Faire 2022 に出展しました 今回は、からあげさんと「AI Zoo Keeper」と言うグループで参加しています。 雑多にAI系のデモを展示する感じです。気合でアレやコレや乗せた感 高橋側の展示物は以下3点です Deep写輪眼 & 写輪眼オーバーレイ (…

YOLOPv2の味見をしています PINTOさんとこのYOLOPv2のONNXモデル(320x192)を味見中v1より確かに精度は良いけど、CPU推論だとモデルサイズ相応の推論速度に見える pic.twitter.com/STuSO203MV — 高橋 かずひと@闇のパワポLT職人 (@KzhtTkhs) 2022年9月3日 YOL…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

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…

いや、ドイツの交通標識データセットなんですけどね、、、 以下は日本の動画なので、クラスIDは当然全然違いますが、検出自体はボチボチしている 結構古めのモデルですが、GTSDB(German Traffic Sign Detection Benchmark)を使った検出モデルがあったので試…

Raspberry Pi4で推論速度を試したくて用意しました YuNetのONNX推論、TFLite推論のリポジトリを何のための用意していたかと言うと、Raspberry Pi4で速度見るためです。YOLOX-Nanoさん、工夫無しでも4FPSくらい出ている https://t.co/ayhjQXDgoT pic.twitter.…

Raspberry Pi4で推論速度を試したくて用意しました YuNetのONNX推論、TFLite推論のリポジトリを何のための用意していたかと言うと、Raspberry Pi4で速度見るためです。さすがにYuNetさんは早くて工夫無しでも25FPSくらい出ている https://t.co/1TIIFjHXf6 pi…

NanoDetの次はYOLOXを試しています。 今回はYOLOX-Nanoの自前データのトレーニングを行いました。 次はYOLOX-Nanoの自前データセットのトレーニング試すかなー pic.twitter.com/Ltl79jFavQ — 高橋 かずひと@孫請級プログラマー (@KzhtTkhs) 2021年9月29日 正…

NanoDetは高速・軽量な物体検出モデルです COCO mAP 20.6 で パラメータ数が0.95Mと言う驚異的な軽さです。 2021//9/20時点でGitHubのREADME上に乗っているベンチマークだと以下のような感じです。 流石に精度を求めようと思ったらYOLOシリーズやEfficientDe…

Google MobileObjectLocalizerと言うモデルがTensorFlow-Hubで公開されていたため、試してみました 上記ページによると、以下のような特徴を持つモデルのようです。 MobileObjectLocalizerはクラスに依存しないオブジェクト検出器です。 オブジェクト分類は…

今年に入ってからAxross様に技術記事を寄稿しています。 5つ寄稿し、多少キリが良いのでまとめて紹介しようと思います。 今のところ確定で1本寄稿を予定しており、評判が良ければ追加寄稿をAxross様と相談します。 Axrossとは 以下の理念で運営されているサ…