ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「VehicleAttributeRecognitionBarrier」のご紹介です。エッジ向け推論フレームワークであるailia SDKとailia MODELSに公開されている機械学習モデルを使用することで、簡単にAIの機能をアプリケーションに実装することができます。
VehicleAttributeRecognitionBarrierの概要
VehicleAttributeRecognitionBarrierはIntelの開発した車の属性を識別する機械学習モデルです。車の種類と色を検出可能です。
open_model_zoo/README.md at master · openvinotoolkit/open_model_zoo
This model presents a vehicle attributes classification algorithm for a traffic analysis scenario. Color average…
VehicleAttributeRecognitionBarrierのアーキテクチャ
VehicleAttributeRecognitionBarrierは車の正面画像を入力して属性を出力します。取得できる属性は色と、車の種類です。
色のカテゴリは7つ、車種のカテゴリは4つで、精度は色で82.71%、種類で87.34%となります。
モデルアーキテクチャはResNetライクな構造を持ちます。入力は(1,72,72,3)の画像で、出力は色の確率を示す(1,7)のベクトルと、車の種類を示す(1,4)のベクトルです。
制約として、車の正面の画像を与える必要があります。また、遮蔽は50%以下である必要があります。
VehicleAttributeRecognitionBarrierの使用方法
VehicleAttributeRecognitionBarrierを仕様するには、下記のコマンドを使用します。任意の動画に対してYOLOv3で車を検出した後、属性を検出します。
$ python3 vehicle-attributes-recognition-barrier.py -v input.mp4
実行例です。
https://cdn.embedly.com/widgets/media.html?src=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fembed%2FYolZAJR_3zQ&display_name=YouTube&url=https%3A%2F%2Fwww.youtube.com%2Fwatch%3Fv%3DYolZAJR_3zQ&image=http%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2FYolZAJR_3zQ%2Fhqdefault.jpg&key=a19fcc184b9711e1b4764040d3dc5c07&type=text%2Fhtml&schema=youtube
ailia-models/vehicle_recognition/vehicle-attributes-recognition-barrier at master ·…
(Image from…
ax株式会社はAIを実用化する会社として、クロスプラットフォームでGPUを使用した高速な推論を行うことができるailia SDKを開発しています。ax株式会社ではコンサルティングからモデル作成、SDKの提供、AIを利用したアプリ・システム開発、サポートまで、 AIに関するトータルソリューションを提供していますのでお気軽にお問い合わせください。
