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YuNetのPythonでのONNX、TensorFlow-Lite推論サンプル

YuNet-ONNX-TFLite-Sample

YuNetのPythonでのONNX、TensorFlow-Lite推論サンプルです。
TensorFlow-LiteモデルはPINTO0309/PINTO_model_zoo/144_YuNetのものを使用しています。

Requirement

• OpenCV 3.4.2 or later
• onnxruntime 1.5.2 or later
• tensorflow 2.6.0 or later

Demo

デモの実行方法は以下です。

python sample_onnx.py

• --device
  カメラデバイス番号の指定
  デフォルト：0
• --movie
  動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
  デフォルト：指定なし
• --image
  画像ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスや動画より優先
  デフォルト：指定なし
• --width
  カメラキャプチャ時の横幅
  デフォルト：960
• --height
  カメラキャプチャ時の縦幅
  デフォルト：540
• --model
  ロードするモデルの格納パス
  デフォルト：model/face_detection_yunet_120x160.onnx
• --input_shape
  モデルの入力サイズ
  デフォルト：160,120
• --score_th
  クラス判別の閾値
  デフォルト：0.6
• --nms_th
  NMSの閾値
  デフォルト：0.3
• --topk
  topk指定値
  デフォルト：5000
• --keep_topk
  keep_topk指定値
  デフォルト：750

python sample_tlite.py

• --device
  カメラデバイス番号の指定
  デフォルト：0
• --movie
  動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
  デフォルト：指定なし
• --image
  画像ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスや動画より優先
  デフォルト：指定なし
• --width
  カメラキャプチャ時の横幅
  デフォルト：960
• --height
  カメラキャプチャ時の縦幅
  デフォルト：540
• --model
  ロードするモデルの格納パス
  デフォルト：model/model_float16_quant.tflite
• --input_shape
  モデルの入力サイズ
  デフォルト：160,120
• --score_th
  クラス判別の閾値
  デフォルト：0.6
• --nms_th
  NMSの閾値
  デフォルト：0.3
• --topk
  topk指定値
  デフォルト：5000
• --keep_topk
  keep_topk指定値
  デフォルト：750

Reference

• opencv/opencv_zoo/YuNet
• PINTO0309/PINTO_model_zoo/144_YuNet

Author

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

License

YuNet-ONNX-TFLite-Sample is under Apache-2.0 License.