2020年12月27日記事を更新しました。
初めに
今回は「CenterNet」のデモのみ実行してみました。
結果
環境（GPUなし）
Windows10 Pro 64bit GPUなし Python 3.8.6
mxnet, gluoncvのインストール
pip install mxnet pip install gluoncv
上記二つをインストールするとその他のパッケージは勝手にインストールされます。
GluonCVのインストールに失敗するひとはこちらを参照して下さい。
バージョンの確認（pip freeze）
atomicwrites==1.4.0 attrs==20.3.0 autocfg==0.0.6 autogluon.core==0.0.16b20201226 autograd==1.3 bcrypt==3.2.0 boto3==1.16.43 botocore==1.19.43 certifi==2020.12.5 cffi==1.14.4 chardet==3.0.4 click==7.1.2 cloudpickle==1.6.0 colorama==0.4.4 ConfigSpace==0.4.16 cryptography==3.3.1 cycler==0.10.0 Cython==0.29.21 dask==2020.12.0 decord==0.4.2 dill==0.3.3 distributed==2020.12.0 future==0.18.2 gluoncv==0.9.0 graphviz==0.8.4 HeapDict==1.0.1 idna==2.6 iniconfig==1.1.1 jmespath==0.10.0 joblib==1.0.0 kiwisolver==1.3.1 matplotlib==3.3.3 msgpack==1.0.2 mxnet==1.7.0.post1 numpy==1.19.4 opencv-python==4.4.0.46 packaging==20.8 pandas==1.2.0 paramiko==2.7.2 Pillow==8.0.1 pluggy==0.13.1 portalocker==2.0.0 protobuf==3.14.0 psutil==5.8.0 py==1.10.0 pyaml==20.4.0 pycparser==2.20 PyNaCl==1.4.0 pyparsing==2.4.7 pytest==6.2.1 python-dateutil==2.8.1 pytz==2020.5 pywin32==300 PyYAML==5.3.1 requests==2.25.1 s3transfer==0.3.3 scikit-learn==0.23.2 scikit-optimize==0.8.1 scipy==1.4.1 six==1.15.0 sortedcontainers==2.3.0 tblib==1.7.0 tensorboardX==2.1 threadpoolctl==2.1.0 toml==0.10.2 toolz==0.11.1 tornado==6.1 tqdm==4.55.0 urllib3==1.26.2 yacs==0.1.8 zict==2.0.0
実行ファイル
from gluoncv import model_zoo, data, utils from matplotlib import pyplot as plt net = model_zoo.get_model('center_net_resnet101_v1b_dcnv2_voc', pretrained=True) im_fname = utils.download('https://raw.githubusercontent.com/zhreshold/mxnet-ssd/master/data/demo/dog.jpg') x, img = data.transforms.presets.center_net.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()
動画に対して物体検出
動画に対して物体検出したい時は下記を参照して下さい。
touch-sp.hatenablog.com
