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ONNX Runtime

PythonでOpenVINO EPとtinyYOLOv2を使用した物体検出

  1. 物体検出サンプルも、ONNX Model ZooからのtinyYOLOv2深層学習ONNXモデルを使用します。

  2. サンプルは、フレームごとのビデオをONNX Runtime（RT）に提示することを含みます。これは、前述のようにOpenVINO Execution Providerを使用して、さまざまなIntelハードウェアデバイスで推論を実行し、鳥、バス、車、人など最大20種類の異なるオブジェクトを検出する物体検出を実行します。

このサンプルのソースコードはこちらで利用できます。

ビルド方法

Section titled “ビルド方法”

前提条件

Section titled “前提条件”

  1. Intel® Distribution of OpenVINOツールキット

  2. ONNX Model Zooから最新のtinyYOLOv2モデルをダウンロード このモデルはONNX Model Zooから適応されました。最新バージョンのtinyYOLOv2モデルをこちらからダウンロードしてください。

OpenVINO Execution Provider用のONNX Runtimeをインストール

Section titled “OpenVINO Execution Provider用のONNX Runtimeをインストール”

ビルド手順

Section titled “ビルド手順”

ビルド手順

リファレンスドキュメント

Section titled “リファレンスドキュメント”

ドキュメント

要件

Section titled “要件”
  • ONNX Runtime 1.6+
  • numpyバージョン1.19.5+
  • opencv 4.5.1+
  • python 3+
  • オブジェクトを含む任意のサンプルビデオをこのサンプルのテスト入力として使用
  • ONNX Model ZooからtinyYOLOv2モデルをダウンロード

ONNXRuntime OpenVINO Execution Providerサンプルの実行

Section titled “ONNXRuntime OpenVINO Execution Providerサンプルの実行”
Terminal window
python3 tiny_yolov2_obj_detection_sample.py

サンプルの実行を停止する

Section titled “サンプルの実行を停止する”
Terminal window
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