YOLO3WrapperEx

YOLOv3モデルを使用した物体検出GenServerです。

動作環境

• Erlang 25 以降
• Elixir 1.14 以降
• wget
  • download_model.sh 内でモデルファイルのダウンロードに使用

準備

$ git clone https://github.com/b5g-ex/yolov3_wrapper_ex.git
$ cd yolov3_wrapper_ex
$ ./download_model.sh
$ mix deps.get

起動

# 全設定がデフォルト値の場合
$ ./start_node.sh

# 設定を変更する場合 (例: MODEL と USE_XLA を変更)
$ MODEL="416" USE_XLA="true" ./start_node.sh

設定 (環境変数)

項目	初期値	説明
NODE_NAME	"yolov3_wrapper_ex"	起動する node の名前
NODE_IPADDR	"127.0.0.1"	起動する node のIPアドレス（ifconfig や ip a 等のコマンドで確認後入力してください）
COOKIE	"idkp"	COOKIEの値
INET_DIST_LISTEN_MIN	"9100"	epmdが利用するノード間通信ポート
INET_DIST_LISTEN_MAX	"9155"	epmdが利用するノード間通信ポート
MY_PROCESS_NAME	":yolov3_wrapper_ex"	起動するGenServerの名前
MODEL	"608"	物体検出に使用するモデル (tiny, 320, 416, 608 : 右にいくほど精度は良いが処理が遅い)
USE_XLA	"false"	XLA (Accelerated Linear Algebra) の有効 / 無効設定 (false, true : 使用すると処理速度が速くなる : Raspberry Pi 4 Model B は非対応)

GenServer Callbacks

handle_call

Request

• {:detect, binary}
• {:detect, binary: binary, model: model}

Response

• {processing_time, detected_data}
  • processing_time: integer
    • call を受けてから結果を返すまでの時間 (マイクロ秒)
  • detected_data: [Map]
    • "box" => [float, float, float, float]
      • 検出物の座標情報。(左, 上, 右, 下)
    • "class" => String
      • 検出物の分類。
    • "score" => float
      • 検出物の確度。

使い方

iex> binary = File.read!("hoge.jpg")
iex> {processing_time, detected_data} = GenServer.call({:yolov3_wrapper_ex, :"[email protected]"}, {:detect, binary}, 180000)
iex> detected_data
[
  %{
    "box" => [811.1929931640625, 50.926673889160156, 1271.2266845703125,
     713.273681640625],
    "class" => "person",
    "score" => 0.944570004940033
  },
  %{
    "box" => [368.71551513671875, 513.757080078125, 627.0322265625,
     719.4850463867188],
    "class" => "chair",
    "score" => 0.762179970741272
  }
]