SSD物体検出ライブラリ

Overview

Keras版SSDを使いやすくしたラッパーライブラリ

動作要件

• Python3推奨
• Tensorflow (動作確認はCPU版で実施)
• OpenCV3
• Keras2

サンプル実行方法

準備

下記コマンドソースコードをクローンしてください(--recursiveオプションをつけること)

$ git clone --recursive https://github.com/ukyoda/ssd-predictor.git

• モデルファイルを用意し、modelsディレクトリに設置してください(こことかからDLしてください)
• モデルファイルに合わせてmodels/classname.txtを書き換えてください

実行方法

$ python ssd_demo.py -h
Using TensorFlow backend.
usage: ssd_demo.py [-h] [--file FILE] [--camera]
                   [--camera_select CAMERA_SELECT] [--models MODELS]
                   [--num_classes NUM_CLASSES] [--thresh THRESH]
                   [--labelfile LABELFILE]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --file FILE           動画ファイルを指定(カメラモードの時は見指定でOK)
  --camera              指定するとカメラを起動する
  --camera_select CAMERA_SELECT
                        カメラを指定した時、カメラデバイスのIDを指定
  --models MODELS       SSDモデルファイル
  --num_classes NUM_CLASSES
                        SSDモデルの分類数
  --thresh THRESH       物体識別の閾値
  --labelfile LABELFILE
                        ラベル名称が書かれたファイル

カメラで実行する方法

$ python ssd_demo.py --camera

TODOリスト(やるかは不明)

• SSDを学習するプログラムを作る
• SSD以外のモデルも試してみる

利用規約について

• ライセンス、利用規約などは本家のSSDに準拠します (MITライセンス)
• 本ライブラリは予告なく終了することがあります