NanoDetによる物体検出👀

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EfficientDetが良いですが、ノートPCとかRaspberry piで動かすには良さそうです。

ちなみにノートPCでCPU推論した動作は以下のような感じです。

今どきはコレがCPU推論で20FPS弱で動くんだから凄いよなー🤔 pic.twitter.com/8YdKAhWHBL

— 高橋 かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年9月17日

Raspberry piで特に工夫無く動かすと以下のような感じです。

NanoDetをRaspberry pi発掘して実行しました🦔
シングルスレッド、特に工夫無しで6～7FPS出てますね👻 https://t.co/sfenZnMtoN pic.twitter.com/s1FepFY8Mv

— 高橋 かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年9月18日

工夫無しで6～7FPS出るのは良いですね。

もうちょっと工夫すると20~30fpsくらい？

結局のところ、僕がRaspberry piでObject Detectionやりたいのは手検出なのですけどね👻
速度も精度も若干不安定ですが、シングルスレッドで15～30FPS出てるかな🤔？ https://t.co/3ssBtc2XGs pic.twitter.com/0Z4Fxf9XHR

— 高橋 かずひと@孫請級プログラマー🦔 (@KzhtTkhs) 2021年9月18日

TensorFlow Object Detection APIのEfficientDetと並んで、暫く僕の主戦力の物体検出モデルとなりそうです。

ちょっと個人的な事情でONNXに変換していますが、推論とトレーニングのサンプルは以下に整理してコミットしています。