DAMO-YOLOのPythonでのONNX推論サンプルです。

• opencv-python 4.5.5.64 or later
• onnxruntime 1.12.0 or later

デモの実行方法は以下です。

python sample.py

• --device
  カメラデバイス番号の指定
  デフォルト：0
• --movie
  動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
  デフォルト：指定なし
• --image
  画像ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスや動画より優先
  デフォルト：指定なし
• --width
  カメラキャプチャ時の横幅
  デフォルト：960
• --height
  カメラキャプチャ時の縦幅
  デフォルト：540
• --model
  ロードするモデルの格納パス
  デフォルト：damoyolo/model/damoyolo_tinynasL20_T_418.onnx
• --score_th
  クラス判別の閾値
  デフォルト：0.4
• --nms_th
  NMSの閾値
  デフォルト：0.85

• tinyvision/DAMO-YOLO

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

DAMO-YOLO-ONNX-Sample is under Apache-2.0 License.

サンプル動画はNHKクリエイティブ・ライブラリーのブラジル・サンパウロ 車で渋滞した通りを使用しています。