10行で物体検出(gluoncv) GPUあり

初めに

03. Predict with pre-trained YOLO models — gluoncv 0.5.0 documentation
今回はデモのみ実行してみた

環境

Windows10 Pro 64bit
NVIDIA GeForce GTX1080
CUDA9.2
cudnn7.2.1
Python3.6.8

mxnet, gluoncvのインストール

pip install mxnet
pip install gluoncv

その他のパッケージはインストール不要

バージョンの確認(pip freeze)

certifi==2019.6.16
chardet==3.0.4
cycler==0.10.0
gluoncv==0.4.0.post0
graphviz==0.8.4
idna==2.6
kiwisolver==1.1.0
matplotlib==3.1.1
mxnet-cu92==1.4.1
numpy==1.16.4
Pillow==6.1.0
pyparsing==2.4.0
python-dateutil==2.8.0
requests==2.18.4
scipy==1.3.0
six==1.12.0
tqdm==4.32.2
urllib3==1.22

実行ファイル

from gluoncv import model_zoo, data, utils
from matplotlib import pyplot as plt

net = model_zoo.get_model('yolo3_darknet53_voc', pretrained=True)

im_fname ='person.jpg'

x, img = data.transforms.presets.yolo.load_test(im_fname, short=512)

class_IDs, scores, bounding_boxs = net(x)

ax = utils.viz.plot_bbox(img, bounding_boxs[0], scores[0],
                         class_IDs[0], class_names=net.classes)

plt.axis('off')
plt.show()

結果

f:id:touch-sp:20190717231815p:plain