opencv_dnn:samples:最初に [Design Workshop]

opencv_dnn:samples:最初に

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--- opencv_dnn:samples:最初に [2019/07/30 10:21] – [models.yml] baba
+++ opencv_dnn:samples:最初に [2019/07/30 11:27] – [dnnSamplePlayground] baba
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 </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．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．
+  $ ./example_dnn_classification squeezenet --models=models.yml --classes=classification_classes_ILSVRC2012.txt --input=space_shuttle.jpg
+{{:opencv_dnn:samples:pasted:20190730-112704.png}}
+そもそも 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．

/home/users/2/lolipop.jp-4404d470cd64c603/web/ws/data/pages/opencv_dnn/samples/最初に.txt
最終更新: 2020/02/12 16:19
by baba