YOLOネットワークモデルをPC+NCSで実行してWebカメラで物体検出してみました

WebカメラでMovidius NCSを使った物体検出をやってみます。

使用したWebカメラ

いつ購入したかも忘れてしまったくらい昔のカメラ（調べたら2011年１月モデル）、エレコムUCAM－DLA200HSV

YOLOのtiny caffemodelをNCSで実行してみます。

ここを参照

YOLOディレクトリを作っておきます。

$ mkdir ~/YOLO

YOLO/yoloNCS-masterダウンロード解凍してYOLOディレクトリに移しておきます。

YOLO/yoloNCS-master/weightsディレクトリ作成しておきます。

$ mkdir -p ~/YOLO/yoloNCS-master/weights

yolo-tiny.caffemodelダウンロードして
YOLO/yoloNCS-master/weightsディレクトリにコピー

170MBくらいありました。

端末を起動して以下を実行。

＄ cd ~/YOLO/yoloNCS-master

yoloNCSとはモデル名が異なるので、caffemodelの名称は変更しておきます。

$ mvNCCompile prototxt/yolo_tiny_deploy.prototxt -w weights/yolo_tiny.caffemodel -s 12

graphバイナリーファイルが作成されます。

静止画像ファイルで実行してみたらこんな感じなるようです。

bicycleが検出されています。

では、Webカメラで検出してみます。

YOLO/yoloNCS-masterディレクトリで以下を実行

＄ cd ~/YOLO/yoloNCS-master
＄ python3 py_examples/object_detection_app.py

カメラが起動します。

ブラウザで自転車の画像を検索して、それを検出してみました。

ちょっと見づらいですが、bicycleを検出しています。

動画の場合（personの検出）

FRONT