差分

このページの2つのバージョン間の差分を表示します。

--- opencv_dnn:samples:最初に [2019/07/30 10:16] – 作成 baba
+++ opencv_dnn:samples:最初に [2020/02/12 16:19] (現在) – baba
@@ 行 141: / 行 141: @@
 </file>
-というわけで，このymlファイルを利用すると簡単に動作させるために必要なパラメータを設定できます．では，example_dnn_classification を実際にこのymlを利用して動作させてみます．今回はネットワークが軽量な SqueezeNetを利用します．
+===== dnnSamplePlayground =====
+というわけで，このymlファイルを利用すると簡単に動作させるために必要なパラメータを設定できるので，手軽にテストできるような環境を作成します．
+まずはデスクトップに dnnSamplePlaygroundというフォルダを作成します．このフォルダにmodels.ymlファイル，opencv-version/samples/data/dnn
+にあるすべてのtxtファイルを dnnSamplePlayground にコピーします．さらに opencv_version/build/bin のフォルダ内にある example_dnn_* をdnnSamplePlaygroundにコピーしておきます．
+  > cp opencv-version/samples/data/dnn/*.txt dnnSamplePlayground/
+最後にサンプル画像（{{:opencv_dnn:samples:space_shuttle.jpg?linkonly|}}をダウンロードして，dnnSamplePlaygroundにコピーしましょう．出来上がったフォルダは次のようになっています．
+{{:opencv_dnn:samples:pasted:20190730-112038.png}}
+では，example_dnn_classification を実際にこのymlを利用して動作させてみます．今回はネットワークが軽量な SqueezeNetを利用します．dnnSamplePlaygroudフォルダ内からterminalで，下記を実行してモデルファイルをダウンロードしましょう．
+  wget https://github.com/DeepScale/SqueezeNet/raw/master/SqueezeNet_v1.1/squeezenet_v1.1.caffemodel
+  wget https://raw.githubusercontent.com/DeepScale/SqueezeNet/master/SqueezeNet_v1.1/deploy.prototxt
+ダウンロード完了後，次のコマンドを実行してください．本来であればymlファイルにクラスラベルリストも記述されているので，--classesの引数はないくても良いはずなんですが，この部分だけymlからのclasses読み込みが未実装のため，直接引数でラベルリストを追記しておく必要があります．
+  $ ./example_dnn_classification squeezenet --zoo=models.yml --classes=classification_classes_ILSVRC2012.txt --input=space_shuttle.jpg
+{{:opencv_dnn:samples:pasted:20190730-112704.png}}
+なお，--models と --zoo は同じオプションになります．--zoo オプションで指定している例もよく見られますが，modelsのほうが意味がわかりやすいのでこちらを指定しています．--model はネットワーク重みファイルを指すのでそちらと混同しやすいかもしれませんが．
+また，classes はmodels.ymlにて指定されているはずなので，わざわざオプションで渡す必要はないはずなのですが，なぜかオプション指定しないと読み込んでくれませんでした．--classesオプションなしにするとクラス番号が表示されるのみで動きはしますがちょっと分かりづらいです．
+以上，その他サンプルファイルについては，
+{{indexmenu>:opencv_dnn:samples#1|js}}
+を参照してください．これらページではコマンドラインから直接オプションを指定していますが，ここで習ったやり方でmodels.ymlを読み込むとぐっと動作確認が楽になると思います．