J'ai essayé de détecter un objet avec M2Det!

Choses à faire

Aperçu

  1. Préparation de l'environnement d'exécution (exécuté par Google Colaboratory)
  2. Téléchargez le modèle sur Google Drive
  3. Copier le fichier image
  4. Exécutez le modèle
  5. Afficher les résultats

Environnement d'exécution

1. Préparation de l'environnement d'exécution (exécuté par Google Colaboratory)

--Ouvrez Google Colaboratory et passez de "Modifier le type d'exécution" à "GPU" dans l'onglet "Runtime". スクリーンショット 2019-12-15 18.54.06.png

――Après cela, procédez comme suit --Installez divers packages --Cloner le référentiel --Exécuter la coquille

Préparation de l'environnement d'exécution


!pip install torch torchvision
!pip install opencv-python tqdm addict
!git clone https://github.com/qijiezhao/M2Det.git
%cd M2Det/
!sh make.sh

2. Téléchargez le modèle sur Google Drive

-La destination du lien du modèle entraîné est décrite dans le README de GitHub (https://drive.google.com/file/d/1NM1UDdZnwHwiNDxhcP-nndaWj24m- 90L / vue), je vais donc le télécharger sur le code de ce lien Google Drive

python


import requests

def download_file_from_google_drive(id, destination):
    URL = "https://docs.google.com/uc?export=download"

    session = requests.Session()

    response = session.get(URL, params = { 'id' : id }, stream = True)
    token = get_confirm_token(response)

    if token:
        params = { 'id' : id, 'confirm' : token }
        response = session.get(URL, params = params, stream = True)

    save_response_content(response, destination)    

def get_confirm_token(response):
    for key, value in response.cookies.items():
        if key.startswith('download_warning'):
            return value

    return None

def save_response_content(response, destination):
    CHUNK_SIZE = 32768

    with open(destination, "wb") as f:
        for chunk in response.iter_content(CHUNK_SIZE):
            if chunk: # filter out keep-alive new chunks
                f.write(chunk)

file_id = '1NM1UDdZnwHwiNDxhcP-nndaWj24m-90L'
destination = './m2det512_vgg.pth'
download_file_from_google_drive(file_id, destination)

3. Copier le fichier image

Monture Google Drive


from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

Copie du fichier image


!cp /content/drive/My\ Drive/ML/work/*.jpg ./imgs

4. Exécutez le modèle

--Exécuter le modèle

Exécution du modèle


!python demo.py -c=configs/m2det512_vgg.py -m=m2det512_vgg.pth

5. Afficher les résultats

--Afficher le résultat de l'exécution

python


import cv2
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(5, 5), dpi=200)
img = cv2.imread('imgs/herd_of_horses_m2det.jpg')
show_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
plt.imshow(show_img)

ダウンロード1.png

ダウンロード2.png

ダウンロード3.png

ダウンロード4.png

Code source

https://github.com/hiraku00/m2det_test

référence

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