物体検出
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…
EfficientDet-Liteのモデル訓練が実施したくて試してみました。 ソースコードは以下にコミットしています。 以前作ったObject Detection APIのハンズオン用資料と構成を似せてありますが、今回は何かのハンズオンで使う予定はなく、構成を似せただけです👻
以下の手検出ですが、いったん、ソースコードを整理して完了です。 お試しで作成出力が分類(無し/グー/パー)×1 と 回帰(X座標、Y座標)×2のLocalizationモデルです。ONNXに変換してCPU推論で動かしています。まあ、正直想定通りですが、、、僕のレベルじゃ、…
以下の続きです。 Raspberry pi4(num_threadsに2を指定)とUnityでの実行を試しています。 Raspberry pi4(num_threadsに2を指定)は以下。 ぼちぼちなのですが、TensorFlow Lite変換後の検出精度がイマイチになったよーな、、、？ 60～70msくらい？うーん、、…
発端は以下のお話し。 元々自社からも要望されていた調査ではあるのですが、、、 僕のもとに持ち込まれる手検出の相談って、、、「手検出は単一で良い」「パー/グーの分類が出来れば良い」「中心の１点のXY座標が取得できれば良い」ぐらいの機能で、仕様を満…
少々、使いどころが出てきそうなので、UnityのBarracuda(ONNXモデルを推論するやつ)を試しています。 タイトルにあるようにWebGLでも動くか試しています いったん案件で使いそうな基礎的なインプット（Webカメラ、動画、手書き）とMNIST、Mobilenet(クラス分…
試行錯誤中。。。 今回は「ラズパイ4のCPU推論」で「5〜10fps程度のリアルタイム」と言う制約があります Raspberry pi4のCPU推論(num_threads=2)で手検出、、、これでどうだーーー pic.twitter.com/9Jw11wIBMv — 高橋 かずひと@孫請級プログラマー (@KzhtTkh…
2021年は流石に、もう手検出は自分でモデル訓練したり試行錯誤しなくても良いかなー。 と思っていたのですが、RaspberryPiで動かそうとすると、 そうも行かない雰囲気が出ていたので、再度いくつか試行錯誤しています。 MediaPipeのpalm_detection.tfliteの…
MediaPipeの検出結果を仮想カメラに流してZoomで表示してみています。 MediaPipeの検出結果を仮想カメラ経由でZoomに流し込む遊びこれでLTしようかしら pic.twitter.com/lFYQsQVZm5 — 高橋 かずひと@孫請級プログラマー (@KzhtTkhs) 2021年1月6日 あと、ロボ…
表題の件名でTensorflowのアドベントカレンダー19日目に投稿しています🦔
以下の記事のMediaPipeリファイン版です。 【Tensorflow&Keras】指先検出＋指先ジェスチャー推定 - 高橋かずひとのプログラミング、その他、備忘録。 動きはこんな感じです。 手のランドマークを入力して3分類(パー、グー、指差し)指差し時には指先の軌跡か…
Pythonデータ分析勉強会 #23で発表してきました。久々の発表です 2019年に発表したMobileNetV2SSD-Liteからの進歩版です。 Tensorflow2 EfficientDet-D0を用いて今年作成したモデルの実演発表です。 発表資料は以下です。 ほぼ、全面実演のためYouTubeでの閲…
手検出をお試しで訓練しています。 右手/左手を区別してもソコソコ行けそうな雰囲気もありますが、、、 この路線のまま行くか、左右区別なしで行くか、、、 EfficientDetでの手検出お試し検証のために右手/左手で別クラスにしたのですが、これ、多分背景のコ…
いったん、一通り完成したのでGithubで公開しました。 そして、俊足でタイプミスと修正漏れが指摘される、、、🦔w github.com
公開向けのデモやGithubリポジトリ整理中です 近日公開予定。 Deep写輪眼の公開向けのプログラムを書いています術名表示ができたので、、、あとは、README整理して、モデル再訓練終わったら公開予定です。 https://t.co/JVJc55i5Fv pic.twitter.com/uahR0hMi…
以前MobileNetV2-SSDLiteで作成したDeep写輪眼をEfficientDet-D0で作り直しています。 MobileNetV2-SSDLiteの時は検出精度が安定しませんでしたが、EfficientDetはある程度速度を保ったまま、精度も出ており結構良いモデルが作れそうです Deep写輪眼の現時点…
自社向けのハンズオン資料ですが、全体にも公開します。 Tensorflow2 Object Detection APIの学習～推論までをColaboratory上で実施します。 （アノテーションはローカルPCでVoTTを利用🦔 github.com
