画像セグメント化 C++ デモ — OpenVINO™ ドキュメント

どのように動作するか¶

起動時に、デモ・アプリケーションはコマンドライン・パラメーターを受け取り、モデルを OpenVINO™ ランタイムプラグインにロードします。デモでは推論が実行され、入力からキャプチャーされた各画像の結果が表示されます。同時に処理する推論要求の数 (-nireq パラメーター) に応じて、パイプラインは各単一イメージの処理に必要な時間を最小限に抑えるか (nireq 1 の場合)、デバイスの使用率と全体的な処理パフォーマンスを最大化します。

注: デフォルトでは、Open Model Zoo のデモは BGR チャネル順序での入力を期待します。RGB 順序で動作するようにモデルをトレーニングした場合は、サンプルまたはデモ・アプリケーションでデフォルトのチャネル順序を手動で再配置するか、--reverse_input_channels 引数を指定したモデル・オプティマイザー・ツールを使用してモデルを再変換する必要があります。引数の詳細については、[前処理計算の埋め込み](@ref openvino_docs_MO_DG_Additional_Optimization_Use_Cases) の入力チャネルを反転するセクションを参照してください。

実行の準備¶

デモの入力画像またはビデオファイルについては、Open Model Zoo デモの概要のデモに使用できるメディアファイルのセクションを参照してください。デモでサポートされるモデルリストは、<omz_dir>/demos/segmentation_demo/cpp/models.lst ファイルにあります。このファイルは、モデル・ダウンローダーおよびコンバーターのパラメーターとして使用され、モデルをダウンロードし、必要に応じて OpenVINO IR 形式 (*.xml + *.bin) に変換できます。

モデル・ダウンローダーの使用例:

omz_downloader --list models.lst

モデル・コンバーターの使用例:

omz_converter --list models.lst

サポートされるモデル¶

deeplabv3
drn-d-38
erfnet
fastseg-large
fastseg-small
hrnet-v2-c1-segmentation
icnet-camvid-ava-0001
icnet-camvid-ava-sparse-30-0001
icnet-camvid-ava-sparse-60-0001
pspnet-pytorch
road-segmentation-adas-0001
semantic-segmentation-adas-0001
unet-camvid-onnx-0001

注: 各種デバイス向けのモデル推論サポートの詳細については、インテルの事前トレーニング・モデルのデバイスサポートとパブリックの事前トレーニング・モデルのデバイスサポートの表を参照してください。

注: 結果は、背景のセグメント化と屋外カメラの画像のセグメント化に使用されるモデルによって大きく異なる場合があります。

example

実行¶

-h オプションを指定してデモを実行すると、ヘルプメッセージが表示されます。

                                    segmentation_demo [OPTION]
Options:

                                    -h                        Print a usage message.
                                    -i                        Required. An input to process. The input must be a single image, a folder of images, video file or camera id.
                                    -m "<path>"               Required. Path to an .xml file with a trained model.
                                    -o "<path>"               Optional. Name of the output file(s) to save. Frames of odd width or height can be truncated. See https://github.com/opencv/opencv/pull/24086
                                    -limit "<num>"            Optional. Number of frames to store in output. If 0 is set, all frames are stored.
                                    -d "<device>"             Optional. Specify the target device to infer on (the list of available devices is shown below). Default value is CPU. Use "-d HETERO:<comma-separated_devices_list>" format to specify HETERO plugin. The demo will look for a suitable plugin for a specified device.
                                    -labels "<path>"          Optional. Path to a file with labels mapping.
                                    -layout "<string>"        Optional. Specify inputs layouts. Ex. NCHW or input0:NCHW,input1:NC in case of more than one input.
                                    -r                        Optional. Output inference results as mask histogram.
                                    -nireq "<integer>"        Optional. Number of infer requests. If this option is omitted, number of infer requests is determined automatically.
                                    -auto_resize              Optional. Enables resizable input with support of ROI crop & auto resize.
                                    -nthreads "<integer>"     Optional. Number of threads.
                                    -nstreams                 Optional. Number of streams to use for inference on the CPU or/and GPU in throughput mode (for HETERO and MULTI device cases use format <device1>:<nstreams1>,<device2>:<nstreams2> or just <nstreams>)
                                    -loop                     Optional. Enable reading the input in a loop.
                                    -no_show                  Optional. Don't show output.
                                    -output_resolution        Optional. Specify the maximum output window resolution in (width x height) format. Example: 1280x720. Input frame size used by default.
                                    -u                        Optional. List of monitors to show initially.
                                    -only_masks               Optional. Display only masks. Could be switched by TAB key.

                                

次のコマンドを使用すると、事前トレーニングされたネットワークを使用してカメラでキャプチャーされた画像に対して CPU で推論を行うことができます。

                                    ./segmentation_demo -d CPU -i 0 -m <path_to_model>/semantic-segmentation-adas-0001.xml

                                

注: 単一の画像を入力として指定すると、デモはすぐに処理してレンダリングし終了します。推論結果を画面上で継続的に視覚化するには、loop オプションを適用します。これにより、単一の画像がループで処理されます。

-o オプションを使用すると、処理結果を Motion JPEG AVI ファイル、または別の JPEG または PNG ファイルに保存できます。

処理結果を AVI ファイルに保存するには、avi 拡張子を付けた出力ファイル名を指定します (例: -o output.avi)。
処理結果を画像として保存するには、出力画像ファイルのテンプレート名を拡張子 jpg または png で指定します (例: -o output_%03d.jpg)。実際のファイル名は、実行時に正規表現 %03d をフレーム番号に置き換えることによってテンプレートから構築され、output_000.jpg、output_001.jpg などになります。カメラなど連続入力ストリームでディスク領域のオーバーランを避けるため、limit オプションを使用して出力ファイルに保存されるデータの量を制限できます。デフォルト値は 1000 です。これを変更するには、-limit N オプションを適用します。ここで、N は保存するフレームの数です。

注: Windows* システムには、デフォルトでは Motion JPEG コーデックがインストールされていない場合があります。この場合、OpenVINO ™ インストール・パッケージに付属する、<INSTALL_DIR>/opencv/ffmpeg-download.ps1 にある PowerShell スクリプトを使用して OpenCV FFMPEG バックエンドをダウンロードできます。OpenVINO ™ がシステムで保護されたフォルダーにインストールされている場合 (一般的なケース)、スクリプトは管理者権限で実行する必要があります。あるいは、結果を画像として保存することもできます。

デモの出力¶

デモでは OpenCV を使用して、ブレンドされたセグメント化マスクを使用して結果の画像を表示します。-only_mask オプションを設定する (またはデモの実行中に TAB キーを押す) と、結果のイメージにはマスクのみが含まれます。
デモレポート:

FPS: ビデオフレーム処理の平均レート (1 秒あたりのフレーム数)。
レイテンシー: 1 フレームの処理 (フレームの読み取りから結果の表示まで) に必要な平均時間。
次の各パイプライン・ステージのレイテンシー:
- デコード — 入力データをキャプチャー。
- 前処理 — 推論のためのデータの準備。
- 推論 — 入力データ (画像) を推論して結果を取得。
- 後処理 — 出力用の推論結果を準備。
- レンダリング — 出力画像を生成。

これらのメトリックを使用して、アプリケーション・レベルのパフォーマンスを測定できます。

注: 出力ファイルには、表示されている画像と同じ画像が含まれます。

画像セグメント化 C++ デモ¶

どのように動作するか¶

実行の準備¶

サポートされるモデル¶

実行¶

デモの出力¶

関連情報¶