[Japanese/English]

FingerFrameLens

FingerFrame検出を行った結果に対し、画像クラス分類を行うデモです。

• FingerFrame検出：EfficientDet D0
  
• 画像クラス分類：EfficientNet B0
  

Requirement

• Tensorflow 2.3.0 or later
• OpenCV 3.4.2 or later

Demo

デモの実行方法は以下です。

python main.py

また、デモ実行時には、以下のオプションが指定可能です。

• --device
  カメラデバイス番号の指定 (デフォルト：0)
• --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
  モデル読み込みパス (デフォルト：'model/EfficientDetD0/saved_model')
• --score_th
  物体検出閾値 (デフォルト：0.7)
• --fps
  処理FPS (デフォルト：10.1) ※推論時間がFPSを下回る場合のみ有効

Reference

FingerFrameの検出には以下の学習済モデルを使用しています。
Kazuhito00/FingerFrameDetection-TF2

Author

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

License

FingerFrameDetection-TF2 is under MIT license.