efficientdet-runner

Minimal code to run the official EfficientDet model.

本项目提供了执行EfficientDet模型推演的最小代码模块。

准备工作

最小代码意味着你需要以 SavedModel 格式存储模型。请在官方实现中完成模型转换工作。

获取官方源代码

git clone https://github.com/google/automl.git

下载模型Checkpoint

EfficientDet包含多个不同规模的实现。这里以D0为例，模型名称为 efficientdet-d0。从官网下载checkpoin文件。

wget https://storage.googleapis.com/cloud-tpu-checkpoints/efficientdet/coco/efficientdet-d0.tar.gz
tar xf efficientdet-d0.tar.gz

模型checkpoint被解压缩到 efficientdet-d0 文件夹。

转换Checkpoint以支持TensorFlow 2

使用 keras 目录中的 inspector.py，将checkpoint转换为TensorFlow 2支持的格式，并存储到 ckpt-tf2 文件夹。

python3 -m keras.inspector --mode=dry --model_name=efficientdet-d0 --model_dir=efficientdet-d0 --export_ckpt=ckpt-tf2/efficientdet-d0

导出为 SavedModel 格式

以推演为主要目的，SavedModel 格式可以在没有源代码的情况下执行，更加方便。

python3 -m keras.inspector --mode=export --model_name=efficientdet-d0 \
  --model_dir=ckpt-tf2 --saved_model_dir=saved_model

该命令会同时保存一份冻结后的模型文件，以便有需要的情况下使用。

安装

获取本项目的代码。

git clone https://github.com/yinguobing/efficientdet-runner.git

运行

实现视频检测的示例文件 demp.py，记得将导出的模型文件夹存储在 saved_model 目录下。

python3 demo.py --video=input.mov

作者

尹国冰 - yinguobing

License

致谢

官方实现：https://github.com/google/automl