BASNet-ONNX-Sample
BASNet(Salient Object Detection)のPythonでのONNX推論サンプルです。
ONNXに変換したモデルも同梱しています。
変換自体を試したい方はColaboratoryなどでBASNet_Convert2ONNX.ipynbを使用ください。
Requirement(ONNX変換)
- Pytorch 1.9.0 or later
- onnx 1.10.2 or later
- onnx-simplifier 0.3.6 or later
Requirement(ONNX推論)
- gdown 4.2.0 or later
- OpenCV 4.5.3.56 or later
- onnxruntime-gpu 1.9.0 or later
※onnxruntimeでも動作しますが、推論時間がかかるのでGPUをお勧めします
Demo
デモの実行方法は以下です。
デモ実行前に、Googleドライブからbasnet.onnxをダウンロードし、modelディレクトリに格納してください。
basnet.onnxが格納されていない場合、gdownを用いたダウンロードが実行されます(gdownインストール必要)
python sample_onnx.py- --device
カメラデバイス番号の指定
デフォルト：0 - --movie
動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
デフォルト：指定なし - --width
カメラキャプチャ時の横幅
デフォルト：640 - --height
カメラキャプチャ時の縦幅
デフォルト：360 - --model
ロードするモデルの格納パス
デフォルト：model/basnet.onnx - --input_shape
モデルの入力サイズ
デフォルト：256
Reference
Author
高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)
License
BASNet-ONNX-Sample is under MIT License.
License(Image)
猫の画像はフリー素材ぱくたそ様の写真を利用しています。