TensorFlow Lite Object Detection on PC(CentOS7)

公開されている、Object Detection API を TensorFlow Lite で書いてみました。

プログラムのベースは、 object_detection_tutorial.ipynblabel_image.py です。

使ったモデルは、こちらで公開されている、 ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28 をダウンロードして、
下記ページに従って、
Running on mobile with TensorFlow Lite
ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28 -> detect.tflite へ変換しました。

因みに、おんちゃんは、 CentOS7 に Python3.5 (IUS版) をインストールして、
その後、 TensorFlow を buzel でソースビルドを行っています。

Tensorflow Lite は、with XLA JIT support=y を指定して、Buzel でのソースビルドが必要です。
当初、Windows10 でCmake で試しみましたが、上記のオプションが指定できないので、
結局、CentOS7 になりました。

実行時の注意点は、vis_util.visualize_boxes_and_labels_on_image_array() のパラメータで
min_score_thresh=0.3 (default=0.5) にして、ボックスの表示を多くしています。
そうすると、ssd_mobilenet_v1_coco でも結構検出しているのが、目で見えるので、楽しいです。

Object Detection API と同じディレクトリーで作成して実行します。
models/research/object_detection/

取り敢えず、プログラムはこちらです。

object_detection_lite_cam.py

起動方法は、

このブログ記事について

このページは、おんちゃんが2018年9月 5日 12:54に書いたブログ記事です。

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