V3がリリースされました。V2も高速/高精度でしたがさらなる高速化、高精度化がなされています。内蔵カメラを使ったリアルタイム物体検知を行う機会があったのでその手順を紹介します。以下の環境で動作をさせています。V3用の環境を作成します。yolo_v3とPython仮想環境を作成します。次に必要なパッケージ群をインストールします。Tkaggに変更し保存しておきます。動画の物体検知、内蔵カメラを使ったリアルタイム物体検知のスクリプトも提供と扱いやすい実装になっているので、今回はこちらを利用しました。https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3.gitとスクリプトを落とします。V3の学習済みのモデルが公開されているのでダウンロードします。https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights画像の物体検知imgsディレクトリに物体検知をしたい画像を入れ以下を実行します。det物体検知した結果はdetディレクトリに保存されています。1.260----------------------------------------------------------と大体、1画像1秒ちょっとで物体検知をできています。imgsフォルダによく物体検知の例として使われる犬と自転車が写った画像が入っており、物体検知した結果を見るとと「dog」「bicycle」と「truck」1)「car」の方が適切だと思いますを検知できていますね。静止画だけでなく動画の物体検知もできます。Beach」という動画をダウンロードし、解像度が大きいのでiMovieで540pに変更し「sample.mp4」として保存します。sample.mp4と実行すると物体検知した結果が動画再生されます。ball」2)ボールのような小さい物体の認識は難しく、フレームによっては認識されなかったり「kite」「bird」などと誤認識されることもあります。認識されているのがわかります。認識速度は0.7フレーム/秒くらいなのでかなりのスロー再生になります。64と入力解像度を下げる(デフォルト解像度は416)と8フレーム/秒くらいまで高速化できます。cam_demo.pyとすると内蔵カメラの映像をリアルタイムに物体検知した結果が表示されます。自分の机を写してみたところとちゃんとモニタ2つとキーボード/マウス、本が正しく認識されています。認識速度は2.7フレーム/秒ぐらいで多少カクつきますが、やはり目の前にある物を検知した結果を見ると楽しいですし、デモでやるとかなりウケがいいですね。ボールのような小さい物体の認識は難しく、フレームによっては認識されなかったり「kite」「bird」などと誤認識されることもあります。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。プロフィール統計、データマイニング、最適化などの話を書いています。2016年11月に統計検定1級を受験しました。詳細プロフィールはこちらをご覧ください。