FLW-Net-onnx2tf-sample

Low-Light Image Enhancementモデルであるhitzhangyu/FLW-NetのPythonでのONNX、TFLite推論サンプルです。
ONNX、TFLite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FLW_Net_onnx2tf.ipynbを使用ください。
TFLiteへの変換にはPINTO0309/onnx2tfを使用しています。

Demo.mp4

Requirement

• OpenCV 4.5.3.56 or later
• onnxruntime 1.13.0 or later
• tensorflow 2.9.1 or later

Demo

デモの実行方法は以下です。

python demo_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
• --model
  ロードするモデルの格納パス
  デフォルト：model/FLW-Net_320x240.onnx

python demo_tflite.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
• --model
  ロードするモデルの格納パス
  デフォルト：model/saved_model_320x240/FLW-Net_320x240_float16.tflite
• --num_threads
  推論時に使用するスレッド数
  デフォルト：1

Reference

• hitzhangyu/FLW-Net
• Dovyski/cvui
• PINTO0309/onnx2tf

Author

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

License

FLW-Net-onnx2tf-sample is under MIT License.

License(Movie)

サンプル動画はNHKクリエイティブ・ライブラリーの雨イメージ　夜の道路を走る車を使用しています。