- YOLO X #実装編 まとめ
Index
YOLO X とは
深層学習を用いた物体検出アルゴリズム.
- YOLO X #アルゴリズム編
タスク
- Human Detection
データセット
MIAP / More Inclusive Annotations for People を利用.
- MIAP / More Inclusive Annotations for People
ライブラリと学習済みモデル
YOLOX の学習済みモデルとライブラリは、こちらを利用.
実行環境
Docker にて環境構築を行う.
Dockerfile
FROM pure/python:3.7-cuda10.2-runtime
RUN apt-get update
RUN apt-get install -y \
cmake \
build-essential \
git \
libgl1 \
wget
WORKDIR /home/lib
RUN git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
WORKDIR /home/lib/YOLOX
RUN pip3 install -U pip
RUN pip3 install -r requirements.txt
RUN pip3 install -v -e .
build command
docker build -t yolox:dev --no-cache . docker rmi pure/python:3.7-cuda10.2-runtime
Docker Image
データの取得
docker run -it --rm -v $PWD:/hom/work yolox:dev /bin/bash
mkdir /home/data mkdir /home/data/test cd /home/data wget https://raw.githubusercontent.com/openimages/dataset/master/downloader.py wget https://storage.googleapis.com/openimages/open_images_extended_miap/open_images_extended_miap_images_test.lst python downloader.py ./open_images_extended_miap_images_test.lst --download_folder=/home/data/test --num_processes=5
