https://github.com/kazuhito00/yolox-onnx-tflite-sample
YOLOXのPythonでのONNX、TensorFlow-Lite推論サンプルです。
https://github.com/kazuhito00/yolox-onnx-tflite-sample
onnx opencv python tensorflow-lite yolox
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YOLOXのPythonでのONNX、TensorFlow-Lite推論サンプルです。
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/kazuhito00/yolox-onnx-tflite-sample
- Owner: Kazuhito00
- License: apache-2.0
- Created: 2021-10-05T15:14:50.000Z (about 4 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2023-06-02T23:08:57.000Z (over 2 years ago)
- Last Synced: 2025-08-11T04:28:51.319Z (2 months ago)
- Topics: onnx, opencv, python, tensorflow-lite, yolox
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 91 MB
- Stars: 42
- Watchers: 1
- Forks: 5
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# YOLOX-ONNX-TFLite-Sample
[YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX)のPythonでのONNX、TensorFlow-Lite推論サンプルです。
ONNX、TensorFlow-Lite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[YOLOX_PyTorch2TensorFlowLite.ipynb](YOLOX_PyTorch2TensorFlowLite.ipynb)を使用ください。
https://user-images.githubusercontent.com/37477845/136243868-7a6437ae-47ba-4696-aa03-f83e051bb8bc.mp4
# Requirement
* Pytorch 1.9.0 or later
* apex 0.1 or later
* pycocotools 2.0 or later
* OpenCV 3.4.2 or later
* onnxruntime 1.5.2 or later
# Demo
デモの実行方法は以下です。
```bash
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
* --image
画像ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスや動画より優先
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：960
* --height
カメラキャプチャ時の縦幅
デフォルト：540
* --model
ロードするモデルの格納パス
デフォルト：model/yolox_nano.onnx
* --input_shape
モデルの入力サイズ
デフォルト：416,416
* --score_th
クラス判別の閾値
デフォルト：0.3
* --nms_th
NMSの閾値
デフォルト：0.45
* --nms_score_th
NMSのスコア閾値
デフォルト：0.1
* --with_p6
Large P6モデルを使用するか否か
デフォルト：指定なし
```bash
python sample_tlite.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
* --image
画像ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスや動画より優先
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：960
* --height
カメラキャプチャ時の縦幅
デフォルト：540
* --model
ロードするモデルの格納パス
デフォルト：model/yolox_nano_float16_quantize.tflite
* --input_shape
モデルの入力サイズ
デフォルト：416,416
* --score_th
クラス判別の閾値
デフォルト：0.3
* --nms_th
NMSの閾値
デフォルト：0.45
* --nms_score_th
NMSのスコア閾値
デフォルト：0.1
* --with_p6
Large P6モデルを使用するか否か
デフォルト：指定なし
# Reference
* [Megvii-BaseDetection/YOLOX](https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX)
# Author
高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)
# License
YOLOX-ONNX-TFLite-Sample is under [Apache-2.0 License](LICENSE).
# License(Movie)
サンプル動画は[NHKクリエイティブ・ライブラリー](https://www.nhk.or.jp/archives/creative/)の[イギリス ウースターのエルガー像](https://www2.nhk.or.jp/archives/creative/material/view.cgi?m=D0002011239_00000)を使用しています。