オブジェクト検出モデル
本サブパッケージは、 ImageNet データセットで学習され、 Pascal VOC と MS COCO データセットでファインチューニングされたオブジェクト検出のための最先端の学習済みモデルを提供します。
学習済みモデルは、以下のように推論や学習で使うことができます:
# Import required modules
import nnabla as nn
from nnabla.models.object_detection import YoloV2
from nnabla.models.object_detection.utils import (
LetterBoxTransform,
draw_bounding_boxes)
from nnabla.utils.image_utils import imread, imsave
import numpy as np
# Set device
from nnabla.ext_utils import get_extension_context
nn.set_default_context(get_extension_context('cudnn', device_id='0'))
# Load and create a detection model
h, w = 608, 608
yolov2 = YoloV2('coco')
x = nn.Variable((1, 3, h, w))
y = yolov2(x)
# Load an image and scale it to fit inside the (h, w) frame
img_orig = imread('dog.jpg')
lbt = LetterBoxTransform(img_orig, h, w)
# Execute detection
x.d = lbt.image.transpose(2, 0, 1)[None]
y.forward(clear_buffer=True)
# Draw bounding boxes to the original image
bboxes = lbt.inverse_coordinate_transform(y.d[0])
img_draw = draw_bounding_boxes(
img_orig, bboxes, yolov2.get_category_names())
imsave("detected.jpg", img_draw)
名前 |
クラス |
mAP |
学習フレームワーク |
備考 |
|---|---|---|---|---|
YoloV2 |
44.12 |
Darknet |
論文著者のモデル から変換した重み |
名前 |
クラス |
mAP |
学習フレームワーク |
備考 |
|---|---|---|---|---|
YoloV2 |
76.00 |
Darknet |
論文著者のモデル から変換した重み |
共通インターフェイス
- class nnabla.models.object_detection.base.ObjectDetection[ソース]
- __call__(input_var=None, use_from=None, use_up_to='detection', training=False, returns_net=False, verbose=0)[ソース]
読み込んだモデルからネットワーク (計算グラフ) を作成します。
- パラメータ:
input_var (Variable, optional) -- 指定された場合、入力変数は指定された変数に置き換えられ、その変数の上にネットワークが構築されます。それ以外の場合、バッチサイズが１で、
self.input_shapeを元にした形状を持つ変数になります。use_up_to (str) -- ネットワークは文字列で指定した変数まで構築されます。モデルに対応した文字列変数リストは、各モデルクラスのドキュメントに記載されています。
training (bool) -- このオプションは、構築されたネットワークの追加学習 (ファインチューニング、転移学習など) を有効にします。True の場合、batch normalization の
batch_statオプションがTrueになり、学習可能な変数 (畳み込み層の重みおよびバッチ正規化層のガンマとベータなど) のneed_grad属性がTrueになります。 デフォルトはFalseです。returns_net (bool) --
Trueの場合、NnpNetworkオブジェクトを返します。それ以外の場合は、構築したネットワークの最後の変数を返すのみです。デフォルトはFalseです。verbose (bool, or int) -- 詳細レベル。
0に設定した場合、ネットワーク構築中は何も出力しません。
- property input_shape
デフォルトの画像サイズ (チャネル、高さ、幅) の組として返します。
- class nnabla.models.object_detection.utils.LetterBoxTransform(image, height, width)[ソース]
image属性として新しいレターボックス画像を持つオブジェクトを生成します。レターボックス化は、元画像のアスペクト比を維持しつつ、入力画像を意図した出力画像フレーム (レターボックス) 内に収めるよう拡縮する処理として定義されます。元画像のピクセルで埋められないピクセルは 127 になります。
作成されたオブジェクトは、バウンディングボックス座標を元画像フレームに変換する機能も提供します。
- パラメータ:
image (numpy.ndarray) -- uint8 の 3チャネル画像
height (int) -- レターボックスの高さ
width (int) -- レターボックスの幅
- inverse_coordinate_transform(coords)[ソース]
バウンディングボックスを元画像フレームに戻す変換を行います。
- パラメータ:
coords (numpy.ndarray) --
M >= 4かつ、Mの最初の４つの要素がx,y(境界ボックスの中心座標),w,h(境界ボックスの幅と高さ) となるNxMの配列。
- nnabla.models.object_detection.utils.draw_bounding_boxes(img, bboxes, names, colors=None, thresh=0.5)[ソース]
変換された座標は、検出されたオブジェクトのバウンディングボックスを描画するためにさらに使用されます。
- パラメータ:
img (numpy.ndarray) -- 入力画像
bboxes (numpy.ndarray) -- Transformed bounding box coorinates from the model.
thresh (float) -- バウンディングボックスの閾値。