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

• xuebinqin/BASNet

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。