GluonCVを使って物体検出（Faster RCNN resnest269）

初めに

公開されたばかりの「faster rcnn resnest269」を使ってみた。

環境

Windows10 Pro
GPUなし
Python 3.8.2

バージョンの確認（pip freeze）

実際にインストールしたのは「mxnet」と「gluoncv」のみ。
gluoncvはベータ版を使用。

pip install mxnet
pip install gluoncv --pre

その他は勝手についてくる。

certifi==2020.4.5.1
chardet==3.0.4
cycler==0.10.0
gluoncv==0.8.0b20200426
graphviz==0.8.4
idna==2.6
kiwisolver==1.2.0
matplotlib==3.2.1
mxnet==1.6.0
numpy==1.16.6
Pillow==7.1.2
portalocker==1.7.0
pyparsing==3.0.0a1
python-dateutil==2.8.1
pywin32==227
requests==2.18.4
scipy==1.4.1
six==1.14.0
tqdm==4.45.0
urllib3==1.22

実行ファイル

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

img_file = utils.download('https://farm7.staticflickr.com/6185/6107916266_9079c606fa_z.jpg',
                          path='kite.jpg')

net = model_zoo.get_model('faster_rcnn_fpn_syncbn_resnest269_coco', pretrained=True)

x, img = data.transforms.presets.rcnn.load_test(img_file)

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