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NanoDetのPythonでのONNX推論サンプルです。
ONNXに変換したモデルも同梱しています。変換自体を試したい方はConvert2ONNX.ipynbを使用ください。

• OpenCV 3.4.2 or later
• onnxruntime 1.5.2 or later
• Pytorch 1.7 or later ※ONNX変換を実施する場合のみ
• pytorch-lightning 1.4.7 or later ※ONNX変換を実施する場合のみ

デモの実行方法は以下です。

python sample_onnx.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：model/nanodet_m_320.onnx
• --input_shape
  モデルの入力サイズ
  デフォルト：320
• --score_th
  クラス判別の閾値
  デフォルト：0.35
• --nms_th
  NMSの閾値
  デフォルト：0.6

• RangiLyu/nanodet

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

NanoDet-ONNX-Sample is under Apache-2.0 License.

サンプル動画はNHKクリエイティブ・ライブラリーのイギリス ウースターのエルガー像を使用しています。