Mobile-Object-Localizer-Sample

Google MobileObjectLocalizerのPythonでの動作サンプルです。
ONNXに変換したモデルも同梱しています。
変換自体を試したい方はMobileObjectLocalizer_tf2onnx.ipynbを使用ください。

MobileObjectLocalizer-Demo.mp4

2021/09/19時点でTensorFlow Hubで提供されている以下モデルを使用しています。

• object_detection/mobile_object_localizer_v1

Overview

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無く、検出されるクラスは1種類(Entity)のみです。

Caution

このモデルは、画像内の最も目立つ物体を検出するのに適しています。
自動運転のための障害物や人間の検出などのミッションクリティカルな使用には適していません。

Requirement

• TensorFlow 2.6.0 or later
• tensorflow-hub 0.12.0 or later
• OpenCV 3.4.2 or later
• onnxruntime 1.5.2 or later ※ONNX推論を使用する場合のみ

Demo

デモの実行方法は以下です。

ONNXデモ

python demo_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
• --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
  使用モデルのパス指定
  デフォルト：'model/object_detection_mobile_object_localizer_v1_1_default_1.onnx'
• --score
  キーポイント表示の閾値
  デフォルト：0.2

TensorFlow Liteデモ

python demo_tflite.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
• --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
  使用モデルのパス指定
  デフォルト：'model/object_detection_mobile_object_localizer_v1_1_default_1.tflite'
• --score
  キーポイント表示の閾値
  デフォルト：0.2

Reference

• TensorFlow Hub:mobile_object_localizer_v1

Author

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

License

Mobile-Object-Localizer-Sample is under Apache-2.0 License.