MediaPipe オブジェクト検出のデモ¶
このガイドでは、OVMS を使用して MediaPipe グラフを実装する方法を説明します。
Mediapipe::ImageFrame を入力として受け入れるグラフの使用例:
リポジトリーの準備¶
リポジトリーのクローンを作成し、メディアパイプの object_detection ディレクトリー移動します。
git clone https://github.com/openvinotoolkit/model_server.git
cd model_server/demos/mediapipe/object_detection
モデルと環境の準備¶
virtualenv .venv
. .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python mediapipe_object_detection.py --download_models
OpenVINO™ モデルサーバーの実行¶
docker run -d -v $PWD/ovms:/demo -p 9000:9000 openvino/model_server:latest --config_path /demo/config.json --port 9000
クライアントの実行¶
python mediapipe_object_detection.py --grpc_port 9000 --images ./input_images.txt
Start processing:
Graph name: objectDetection
airliner.jpeg
Iteration 0; Processing time: 41.05 ms; speed 24.36 fps
golden_retriever.jpeg
Iteration 1; Processing time: 25.04 ms; speed 39.93 fps
pelican.jpeg
Iteration 2; Processing time: 29.88 ms; speed 33.46 fps
zebra.jpeg
Iteration 3; Processing time: 26.61 ms; speed 37.59 fps
受信した境界ボックス付きの画像は ./results ディレクトリーに配置されます。
リアルタイム・ストリーム分析¶
リアルタイム・ストリームのアプリケーションを使用したデモについては、real_time_stream_analysis を参照してください。