Darknet CPU版で ImageNet 分類を試してみた。(I tried ImageNet classification with Darknet CPU version.)

ペンギン

 

 

../work/p27.png: Predicted in 4.877716 seconds.
　　100.00%: king penguin
 　　0.00%: toucan
 　　0.00%: killer whale
 　　0.00%: albatross
 　　0.00%: anemone fish

はじめに

Darknet は、 YOLO だけでなく、 ImageNet Classification や Nightmare などの機能も実現している。
前回は、 ImageNet Classification を試してみたが、残念ながら問題が生じたため実現できなかったが、今回GPU使用をあきらめ、CPU版で試したところ成功したので結果をまとめておく

分類の結果は、5位まで、名称と、確信度が表示される。なお１枚の画像(８００x４８０）の処理時間は、約6秒である。

結果

画像の中で、一番スコアのよいオブジェクトが１位として示されるが、そのオブジェクトが画像内で必ずしも重要となるオブジェクトを示していないことが確認された。 

アニメ　壁画

../work/p8.png: Predicted in 6.397868 seconds.
　84.51%: half track
　 3.55%: tank
　 2.76%: bulletproof vest
 　1.32%: military uniform
 　1.20%: cannon

アニメ　パネル

../work/p9.png: Predicted in 6.389466 seconds.
　66.33%: miniskirt
　13.29%: comic book
　 4.42%: maillot　(服　マイヨ？）
　 2.65%: maillot
　 1.11%: sock

トーマス

../work/p5.png: Predicted in 6.501382 seconds.
　 8.66%: dumbbell
　 7.49%: toyshop
　 5.21%: vacuum
　 3.73%: projector
　 3.64%: espresso maker

電車

../work/p30.png: Predicted in 6.546478 seconds.
　67.88%: electric locomotive
　23.53%: passenger car
　 8.54%: streetcar
　 0.02%: trolleybus
　 0.02%: freight car

例のマリオカート

../work/p12.png: Predicted in 6.518403 seconds.
　99.92%: go-kart
　 0.07%: lawn mower　（芝刈り機）
　 0.01%: racer
　 0.00%: golfcart
　 0.00%: tricycle

大道芸

../work/p11.png: Predicted in 6.533132 seconds.
　66.37%: maze
　 5.51%: go-kart
　 3.21%: unicycle
　 2.46%: sundial
　 1.54%: jinrikisha

以上