OpenCV、機械学習、はやりのDeep learningの環境構築の方法、サンプルの動かし方、APIの使い方、Tipsなどをすぐに忘れてしまうので、備忘録として記録している。記憶がなくなるスピードが、早いのでメモしておかないと再現できなくなる確率が高まっている。 最近、再度HDDを飛ばしてしまい、過去の自分のページに再度助けられた。 また、DNNモジュールを触る機会が増えているので、C++からPyhonへと鞍替え中。 内容を気にいっていただければ、twitterで紹介願います。
2018年7月12日木曜日
OpenCV 3.4.2でYolo V3を試してみた (I tried Yolo V3 with OpenCV 3.4.2)
3.4.1の時からYoloのV3がサポートされてたようである
使用したサンプルファイルは、これ
ただし、1ヶ所間違い(line 25)があり、issueとして報告中
誤 "{ thr | .4 | Non-maximum suppression threshold. }"
正 "{ nms | .4 | Non-maximum suppression threshold. }"
ビルドして下記コマンドを実行
./object_detection -config=yolov3.cfg -model=yolov3.weights -input=train1.png -width=416 -height=416 -scale=0.00392 -classes=coco.names -rgb=true
configファイルはここに
Weightファイルはここに
(サイズが248Mあり、サーバが細いのでダウンロードに約30分かかる)
結果は冒頭の画像(色は変更している)
trainのconfidenceが1となっており、V2と比較して向上していると思われる
トラックバーは動かしても再計算されないので、修正が必要
(カメラストリームの場合は有効、静止画には意味ない)
なぜか結果が縮小されて表示されるので調査中
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