Dmitry Kurtaev
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Road 128 64 128 |
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Sidewalk 244 35 232 |
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Building 70 70 70 |
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Wall 102 102 156 |
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Pole 153 153 153 |
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TrafficLight 250 170 30 |
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TrafficSign 220 220 0 |
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# https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org, which is distributed under |
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# Caffe (BSD) license: |
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# http://caffe.berkeleyvision.org/model_zoo.html#bvlc-model-license |
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top: "fc7" |
|
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|
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layer { |
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|
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|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
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decay_mult: 0 |
|
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} |
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|
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} |
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@ -1,612 +0,0 @@ |
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# This prototxt is based on voc-fcn8s/val.prototxt file from |
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# https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org, which is distributed under |
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# Caffe (BSD) license: |
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# http://caffe.berkeleyvision.org/model_zoo.html#bvlc-model-license |
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input_dim: 500 |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv1_1" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "data" |
|
||||||
top: "conv1_1" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 64 |
|
||||||
pad: 100 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu1_1" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv1_1" |
|
||||||
top: "conv1_1" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv1_2" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "conv1_1" |
|
||||||
top: "conv1_2" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 64 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu1_2" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv1_2" |
|
||||||
top: "conv1_2" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "pool1" |
|
||||||
type: "Pooling" |
|
||||||
bottom: "conv1_2" |
|
||||||
top: "pool1" |
|
||||||
pooling_param { |
|
||||||
pool: MAX |
|
||||||
kernel_size: 2 |
|
||||||
stride: 2 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv2_1" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "pool1" |
|
||||||
top: "conv2_1" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 128 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu2_1" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv2_1" |
|
||||||
top: "conv2_1" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv2_2" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "conv2_1" |
|
||||||
top: "conv2_2" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 128 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu2_2" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv2_2" |
|
||||||
top: "conv2_2" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "pool2" |
|
||||||
type: "Pooling" |
|
||||||
bottom: "conv2_2" |
|
||||||
top: "pool2" |
|
||||||
pooling_param { |
|
||||||
pool: MAX |
|
||||||
kernel_size: 2 |
|
||||||
stride: 2 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv3_1" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "pool2" |
|
||||||
top: "conv3_1" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 256 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu3_1" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv3_1" |
|
||||||
top: "conv3_1" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv3_2" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "conv3_1" |
|
||||||
top: "conv3_2" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 256 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu3_2" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv3_2" |
|
||||||
top: "conv3_2" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv3_3" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "conv3_2" |
|
||||||
top: "conv3_3" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 256 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu3_3" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv3_3" |
|
||||||
top: "conv3_3" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "pool3" |
|
||||||
type: "Pooling" |
|
||||||
bottom: "conv3_3" |
|
||||||
top: "pool3" |
|
||||||
pooling_param { |
|
||||||
pool: MAX |
|
||||||
kernel_size: 2 |
|
||||||
stride: 2 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv4_1" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "pool3" |
|
||||||
top: "conv4_1" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 512 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu4_1" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv4_1" |
|
||||||
top: "conv4_1" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv4_2" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "conv4_1" |
|
||||||
top: "conv4_2" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 512 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu4_2" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv4_2" |
|
||||||
top: "conv4_2" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv4_3" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "conv4_2" |
|
||||||
top: "conv4_3" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 512 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu4_3" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv4_3" |
|
||||||
top: "conv4_3" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "pool4" |
|
||||||
type: "Pooling" |
|
||||||
bottom: "conv4_3" |
|
||||||
top: "pool4" |
|
||||||
pooling_param { |
|
||||||
pool: MAX |
|
||||||
kernel_size: 2 |
|
||||||
stride: 2 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv5_1" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "pool4" |
|
||||||
top: "conv5_1" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 512 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu5_1" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv5_1" |
|
||||||
top: "conv5_1" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv5_2" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "conv5_1" |
|
||||||
top: "conv5_2" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 512 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu5_2" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv5_2" |
|
||||||
top: "conv5_2" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "conv5_3" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "conv5_2" |
|
||||||
top: "conv5_3" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 512 |
|
||||||
pad: 1 |
|
||||||
kernel_size: 3 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu5_3" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "conv5_3" |
|
||||||
top: "conv5_3" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "pool5" |
|
||||||
type: "Pooling" |
|
||||||
bottom: "conv5_3" |
|
||||||
top: "pool5" |
|
||||||
pooling_param { |
|
||||||
pool: MAX |
|
||||||
kernel_size: 2 |
|
||||||
stride: 2 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "fc6" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "pool5" |
|
||||||
top: "fc6" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 4096 |
|
||||||
pad: 0 |
|
||||||
kernel_size: 7 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu6" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "fc6" |
|
||||||
top: "fc6" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "fc7" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "fc6" |
|
||||||
top: "fc7" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 4096 |
|
||||||
pad: 0 |
|
||||||
kernel_size: 1 |
|
||||||
stride: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "relu7" |
|
||||||
type: "ReLU" |
|
||||||
bottom: "fc7" |
|
||||||
top: "fc7" |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "score_fr" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "fc7" |
|
||||||
top: "score_fr" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 21 |
|
||||||
pad: 0 |
|
||||||
kernel_size: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "upscore2" |
|
||||||
type: "Deconvolution" |
|
||||||
bottom: "score_fr" |
|
||||||
top: "upscore2" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 21 |
|
||||||
bias_term: false |
|
||||||
kernel_size: 4 |
|
||||||
stride: 2 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "score_pool4" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "pool4" |
|
||||||
top: "score_pool4" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 21 |
|
||||||
pad: 0 |
|
||||||
kernel_size: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "score_pool4c" |
|
||||||
type: "Crop" |
|
||||||
bottom: "score_pool4" |
|
||||||
bottom: "upscore2" |
|
||||||
top: "score_pool4c" |
|
||||||
crop_param { |
|
||||||
axis: 2 |
|
||||||
offset: 5 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "fuse_pool4" |
|
||||||
type: "Eltwise" |
|
||||||
bottom: "upscore2" |
|
||||||
bottom: "score_pool4c" |
|
||||||
top: "fuse_pool4" |
|
||||||
eltwise_param { |
|
||||||
operation: SUM |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "upscore_pool4" |
|
||||||
type: "Deconvolution" |
|
||||||
bottom: "fuse_pool4" |
|
||||||
top: "upscore_pool4" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 21 |
|
||||||
bias_term: false |
|
||||||
kernel_size: 4 |
|
||||||
stride: 2 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "score_pool3" |
|
||||||
type: "Convolution" |
|
||||||
bottom: "pool3" |
|
||||||
top: "score_pool3" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 1 |
|
||||||
decay_mult: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 2 |
|
||||||
decay_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 21 |
|
||||||
pad: 0 |
|
||||||
kernel_size: 1 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "score_pool3c" |
|
||||||
type: "Crop" |
|
||||||
bottom: "score_pool3" |
|
||||||
bottom: "upscore_pool4" |
|
||||||
top: "score_pool3c" |
|
||||||
crop_param { |
|
||||||
axis: 2 |
|
||||||
offset: 9 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "fuse_pool3" |
|
||||||
type: "Eltwise" |
|
||||||
bottom: "upscore_pool4" |
|
||||||
bottom: "score_pool3c" |
|
||||||
top: "fuse_pool3" |
|
||||||
eltwise_param { |
|
||||||
operation: SUM |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "upscore8" |
|
||||||
type: "Deconvolution" |
|
||||||
bottom: "fuse_pool3" |
|
||||||
top: "upscore8" |
|
||||||
param { |
|
||||||
lr_mult: 0 |
|
||||||
} |
|
||||||
convolution_param { |
|
||||||
num_output: 21 |
|
||||||
bias_term: false |
|
||||||
kernel_size: 16 |
|
||||||
stride: 8 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
layer { |
|
||||||
name: "score" |
|
||||||
type: "Crop" |
|
||||||
bottom: "upscore8" |
|
||||||
bottom: "data" |
|
||||||
top: "score" |
|
||||||
crop_param { |
|
||||||
axis: 2 |
|
||||||
offset: 31 |
|
||||||
} |
|
||||||
} |
|
||||||
@ -1,21 +0,0 @@ |
|||||||
background 0 0 0 |
|
||||||
aeroplane 128 0 0 |
|
||||||
bicycle 0 128 0 |
|
||||||
bird 128 128 0 |
|
||||||
boat 0 0 128 |
|
||||||
bottle 128 0 128 |
|
||||||
bus 0 128 128 |
|
||||||
car 128 128 128 |
|
||||||
cat 64 0 0 |
|
||||||
chair 192 0 0 |
|
||||||
cow 64 128 0 |
|
||||||
diningtable 192 128 0 |
|
||||||
dog 64 0 128 |
|
||||||
horse 192 0 128 |
|
||||||
motorbike 64 128 128 |
|
||||||
person 192 128 128 |
|
||||||
pottedplant 0 64 0 |
|
||||||
sheep 128 64 0 |
|
||||||
sofa 0 192 0 |
|
||||||
train 128 192 0 |
|
||||||
tvmonitor 0 64 128 |
|
||||||
|
Before Width: | Height: | Size: 46 KiB |
|
Before Width: | Height: | Size: 27 KiB |
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -1,181 +0,0 @@ |
|||||||
/**M///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
|
|
||||||
//
|
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// IMPORTANT: READ BEFORE DOWNLOADING, COPYING, INSTALLING OR USING.
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// By downloading, copying, installing or using the software you agree to this license.
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// If you do not agree to this license, do not download, install,
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// copy or use the software.
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// License Agreement
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// For Open Source Computer Vision Library
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// Copyright (C) 2013, OpenCV Foundation, all rights reserved.
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// Third party copyrights are property of their respective owners.
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// Redistribution and use in source and binary forms, with or without modification,
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// are permitted provided that the following conditions are met:
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// * Redistribution's of source code must retain the above copyright notice,
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// this list of conditions and the following disclaimer.
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//
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// * Redistribution's in binary form must reproduce the above copyright notice,
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// this list of conditions and the following disclaimer in the documentation
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// and/or other materials provided with the distribution.
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// * The name of the copyright holders may not be used to endorse or promote products
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// derived from this software without specific prior written permission.
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// This software is provided by the copyright holders and contributors "as is" and
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// any express or implied warranties, including, but not limited to, the implied
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// In no event shall the Intel Corporation or contributors be liable for any direct,
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// indirect, incidental, special, exemplary, or consequential damages
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// and on any theory of liability, whether in contract, strict liability,
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// or tort (including negligence or otherwise) arising in any way out of
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// the use of this software, even if advised of the possibility of such damage.
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//
|
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||||||
//M*/
|
|
||||||
#include <opencv2/dnn.hpp> |
|
||||||
#include <opencv2/imgproc.hpp> |
|
||||||
#include <opencv2/highgui.hpp> |
|
||||||
#include <opencv2/core/utils/trace.hpp> |
|
||||||
using namespace cv; |
|
||||||
using namespace cv::dnn; |
|
||||||
|
|
||||||
#include <fstream> |
|
||||||
#include <iostream> |
|
||||||
#include <cstdlib> |
|
||||||
using namespace std; |
|
||||||
|
|
||||||
/* Find best class for the blob (i. e. class with maximal probability) */ |
|
||||||
static void getMaxClass(const Mat &probBlob, int *classId, double *classProb) |
|
||||||
{ |
|
||||||
Mat probMat = probBlob.reshape(1, 1); //reshape the blob to 1x1000 matrix
|
|
||||||
Point classNumber; |
|
||||||
|
|
||||||
minMaxLoc(probMat, NULL, classProb, NULL, &classNumber); |
|
||||||
*classId = classNumber.x; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
static std::vector<String> readClassNames(const char *filename ) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::vector<String> classNames; |
|
||||||
|
|
||||||
std::ifstream fp(filename); |
|
||||||
if (!fp.is_open()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::cerr << "File with classes labels not found: " << filename << std::endl; |
|
||||||
exit(-1); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
std::string name; |
|
||||||
while (!fp.eof()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::getline(fp, name); |
|
||||||
if (name.length()) |
|
||||||
classNames.push_back( name.substr(name.find(' ')+1) ); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
fp.close(); |
|
||||||
return classNames; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
const char* params |
|
||||||
= "{ help | false | Sample app for loading googlenet model }" |
|
||||||
"{ proto | bvlc_googlenet.prototxt | model configuration }" |
|
||||||
"{ model | bvlc_googlenet.caffemodel | model weights }" |
|
||||||
"{ label | synset_words.txt | names of ILSVRC2012 classes }" |
|
||||||
"{ image | space_shuttle.jpg | path to image file }" |
|
||||||
"{ opencl | false | enable OpenCL }" |
|
||||||
; |
|
||||||
|
|
||||||
int main(int argc, char **argv) |
|
||||||
{ |
|
||||||
CV_TRACE_FUNCTION(); |
|
||||||
|
|
||||||
CommandLineParser parser(argc, argv, params); |
|
||||||
|
|
||||||
if (parser.get<bool>("help")) |
|
||||||
{ |
|
||||||
parser.printMessage(); |
|
||||||
return 0; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
String modelTxt = parser.get<string>("proto"); |
|
||||||
String modelBin = parser.get<string>("model"); |
|
||||||
String imageFile = parser.get<String>("image"); |
|
||||||
String classNameFile = parser.get<String>("label"); |
|
||||||
|
|
||||||
Net net; |
|
||||||
try { |
|
||||||
//! [Read and initialize network]
|
|
||||||
net = dnn::readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin); |
|
||||||
//! [Read and initialize network]
|
|
||||||
} |
|
||||||
catch (const cv::Exception& e) { |
|
||||||
std::cerr << "Exception: " << e.what() << std::endl; |
|
||||||
//! [Check that network was read successfully]
|
|
||||||
if (net.empty()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::cerr << "Can't load network by using the following files: " << std::endl; |
|
||||||
std::cerr << "prototxt: " << modelTxt << std::endl; |
|
||||||
std::cerr << "caffemodel: " << modelBin << std::endl; |
|
||||||
std::cerr << "bvlc_googlenet.caffemodel can be downloaded here:" << std::endl; |
|
||||||
std::cerr << "http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel" << std::endl; |
|
||||||
exit(-1); |
|
||||||
} |
|
||||||
//! [Check that network was read successfully]
|
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
if (parser.get<bool>("opencl")) |
|
||||||
{ |
|
||||||
net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_OPENCL); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
//! [Prepare blob]
|
|
||||||
Mat img = imread(imageFile); |
|
||||||
if (img.empty()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::cerr << "Can't read image from the file: " << imageFile << std::endl; |
|
||||||
exit(-1); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
//GoogLeNet accepts only 224x224 BGR-images
|
|
||||||
Mat inputBlob = blobFromImage(img, 1.0f, Size(224, 224), |
|
||||||
Scalar(104, 117, 123), false); //Convert Mat to batch of images
|
|
||||||
//! [Prepare blob]
|
|
||||||
net.setInput(inputBlob, "data"); //set the network input
|
|
||||||
Mat prob = net.forward("prob"); //compute output
|
|
||||||
|
|
||||||
cv::TickMeter t; |
|
||||||
for (int i = 0; i < 10; i++) |
|
||||||
{ |
|
||||||
CV_TRACE_REGION("forward"); |
|
||||||
//! [Set input blob]
|
|
||||||
net.setInput(inputBlob, "data"); //set the network input
|
|
||||||
//! [Set input blob]
|
|
||||||
t.start(); |
|
||||||
//! [Make forward pass]
|
|
||||||
prob = net.forward("prob"); //compute output
|
|
||||||
//! [Make forward pass]
|
|
||||||
t.stop(); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
//! [Gather output]
|
|
||||||
int classId; |
|
||||||
double classProb; |
|
||||||
getMaxClass(prob, &classId, &classProb);//find the best class
|
|
||||||
//! [Gather output]
|
|
||||||
|
|
||||||
//! [Print results]
|
|
||||||
std::vector<String> classNames = readClassNames(classNameFile.c_str()); |
|
||||||
std::cout << "Best class: #" << classId << " '" << classNames.at(classId) << "'" << std::endl; |
|
||||||
std::cout << "Probability: " << classProb * 100 << "%" << std::endl; |
|
||||||
//! [Print results]
|
|
||||||
std::cout << "Time: " << (double)t.getTimeMilli() / t.getCounter() << " ms (average from " << t.getCounter() << " iterations)" << std::endl; |
|
||||||
|
|
||||||
return 0; |
|
||||||
} //main
|
|
||||||
@ -0,0 +1,153 @@ |
|||||||
|
#include <fstream> |
||||||
|
#include <iostream> |
||||||
|
#include <sstream> |
||||||
|
|
||||||
|
#include <opencv2/opencv.hpp> |
||||||
|
#include <opencv2/dnn.hpp> |
||||||
|
|
||||||
|
const char* keys = |
||||||
|
"{ help h | | Print help message. }" |
||||||
|
"{ input i | | Path to input image or video file. Skip this argument to capture frames from a camera.}" |
||||||
|
"{ model m | | Path to a binary file of model contains trained weights. " |
||||||
|
"It could be a file with extensions .caffemodel (Caffe), " |
||||||
|
".pb (TensorFlow), .t7 or .net (Torch), .weights (Darknet) }" |
||||||
|
"{ config c | | Path to a text file of model contains network configuration. " |
||||||
|
"It could be a file with extensions .prototxt (Caffe), .pbtxt (TensorFlow), .cfg (Darknet) }" |
||||||
|
"{ framework f | | Optional name of an origin framework of the model. Detect it automatically if it does not set. }" |
||||||
|
"{ classes | | Optional path to a text file with names of classes. }" |
||||||
|
"{ mean | | Preprocess input image by subtracting mean values. Mean values should be in BGR order and delimited by spaces. }" |
||||||
|
"{ scale | 1 | Preprocess input image by multiplying on a scale factor. }" |
||||||
|
"{ width | -1 | Preprocess input image by resizing to a specific width. }" |
||||||
|
"{ height | -1 | Preprocess input image by resizing to a specific height. }" |
||||||
|
"{ rgb | | Indicate that model works with RGB input images instead BGR ones. }" |
||||||
|
"{ backend | 0 | Choose one of computation backends: " |
||||||
|
"0: default C++ backend, " |
||||||
|
"1: Halide language (http://halide-lang.org/), " |
||||||
|
"2: Intel's Deep Learning Inference Engine (https://software.seek.intel.com/deep-learning-deployment)}" |
||||||
|
"{ target | 0 | Choose one of target computation devices: " |
||||||
|
"0: CPU target (by default)," |
||||||
|
"1: OpenCL }"; |
||||||
|
|
||||||
|
using namespace cv; |
||||||
|
using namespace dnn; |
||||||
|
|
||||||
|
std::vector<std::string> classes; |
||||||
|
|
||||||
|
Net readNet(const std::string& model, const std::string& config = "", const std::string& framework = ""); |
||||||
|
|
||||||
|
int main(int argc, char** argv) |
||||||
|
{ |
||||||
|
CommandLineParser parser(argc, argv, keys); |
||||||
|
parser.about("Use this script to run classification deep learning networks using OpenCV."); |
||||||
|
if (argc == 1 || parser.has("help")) |
||||||
|
{ |
||||||
|
parser.printMessage(); |
||||||
|
return 0; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
float scale = parser.get<float>("scale"); |
||||||
|
bool swapRB = parser.get<bool>("rgb"); |
||||||
|
int inpWidth = parser.get<int>("width"); |
||||||
|
int inpHeight = parser.get<int>("height"); |
||||||
|
|
||||||
|
// Parse mean values.
|
||||||
|
Scalar mean; |
||||||
|
if (parser.has("mean")) |
||||||
|
{ |
||||||
|
std::istringstream meanStr(parser.get<String>("mean")); |
||||||
|
std::vector<float> meanValues; |
||||||
|
float val; |
||||||
|
while (meanStr >> val) |
||||||
|
meanValues.push_back(val); |
||||||
|
CV_Assert(meanValues.size() == 3); |
||||||
|
mean = Scalar(meanValues[0], meanValues[1], meanValues[2]); |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
// Open file with classes names.
|
||||||
|
if (parser.has("classes")) |
||||||
|
{ |
||||||
|
std::string file = parser.get<String>("classes"); |
||||||
|
std::ifstream ifs(file.c_str()); |
||||||
|
if (!ifs.is_open()) |
||||||
|
CV_Error(Error::StsError, "File " + file + " not found"); |
||||||
|
std::string line; |
||||||
|
while (std::getline(ifs, line)) |
||||||
|
{ |
||||||
|
classes.push_back(line); |
||||||
|
} |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
// Load a model.
|
||||||
|
CV_Assert(parser.has("model")); |
||||||
|
Net net = readNet(parser.get<String>("model"), parser.get<String>("config"), parser.get<String>("framework")); |
||||||
|
net.setPreferableBackend(parser.get<int>("backend")); |
||||||
|
net.setPreferableTarget(parser.get<int>("target")); |
||||||
|
|
||||||
|
// Create a window
|
||||||
|
static const std::string kWinName = "Deep learning image classification in OpenCV"; |
||||||
|
namedWindow(kWinName, WINDOW_NORMAL); |
||||||
|
|
||||||
|
// Open a video file or an image file or a camera stream.
|
||||||
|
VideoCapture cap; |
||||||
|
if (parser.has("input")) |
||||||
|
cap.open(parser.get<String>("input")); |
||||||
|
else |
||||||
|
cap.open(0); |
||||||
|
|
||||||
|
// Process frames.
|
||||||
|
Mat frame, blob; |
||||||
|
while (waitKey(1) < 0) |
||||||
|
{ |
||||||
|
cap >> frame; |
||||||
|
if (frame.empty()) |
||||||
|
{ |
||||||
|
waitKey(); |
||||||
|
break; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
// Create a 4D blob from a frame.
|
||||||
|
blobFromImage(frame, blob, scale, Size(inpWidth, inpHeight), mean, swapRB, false); |
||||||
|
|
||||||
|
// Run a model.
|
||||||
|
net.setInput(blob); |
||||||
|
Mat out = net.forward(); |
||||||
|
out = out.reshape(1, 1); |
||||||
|
|
||||||
|
// Get a class with a highest score.
|
||||||
|
Point classIdPoint; |
||||||
|
double confidence; |
||||||
|
minMaxLoc(out, 0, &confidence, 0, &classIdPoint); |
||||||
|
int classId = classIdPoint.x; |
||||||
|
|
||||||
|
// Put efficiency information.
|
||||||
|
std::vector<double> layersTimes; |
||||||
|
double t = net.getPerfProfile(layersTimes); |
||||||
|
std::string label = format("Inference time: %.2f", t * 1000 / getTickFrequency()); |
||||||
|
putText(frame, label, Point(0, 15), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 255, 0)); |
||||||
|
|
||||||
|
// Print predicted class.
|
||||||
|
label = format("%s: %.4f", (classes.empty() ? format("Class #%d", classId).c_str() : |
||||||
|
classes[classId].c_str()), |
||||||
|
confidence); |
||||||
|
putText(frame, label, Point(0, 40), FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, Scalar(0, 255, 0)); |
||||||
|
|
||||||
|
imshow(kWinName, frame); |
||||||
|
} |
||||||
|
return 0; |
||||||
|
} |
||||||
|
|
||||||
|
Net readNet(const std::string& model, const std::string& config, const std::string& framework) |
||||||
|
{ |
||||||
|
std::string modelExt = model.substr(model.rfind('.')); |
||||||
|
if (framework == "caffe" || modelExt == ".caffemodel") |
||||||
|
return readNetFromCaffe(config, model); |
||||||
|
else if (framework == "tensorflow" || modelExt == ".pb") |
||||||
|
return readNetFromTensorflow(model, config); |
||||||
|
else if (framework == "torch" || modelExt == ".t7" || modelExt == ".net") |
||||||
|
return readNetFromTorch(model); |
||||||
|
else if (framework == "darknet" || modelExt == ".weights") |
||||||
|
return readNetFromDarknet(config, model); |
||||||
|
else |
||||||
|
CV_Error(Error::StsError, "Cannot determine an origin framework of model from file " + model); |
||||||
|
return Net(); |
||||||
|
} |
||||||
@ -0,0 +1,98 @@ |
|||||||
|
import cv2 as cv |
||||||
|
import argparse |
||||||
|
import numpy as np |
||||||
|
import sys |
||||||
|
|
||||||
|
backends = (cv.dnn.DNN_BACKEND_DEFAULT, cv.dnn.DNN_BACKEND_HALIDE, cv.dnn.DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE) |
||||||
|
targets = (cv.dnn.DNN_TARGET_CPU, cv.dnn.DNN_TARGET_OPENCL) |
||||||
|
|
||||||
|
parser = argparse.ArgumentParser(description='Use this script to run classification deep learning networks using OpenCV.') |
||||||
|
parser.add_argument('--input', help='Path to input image or video file. Skip this argument to capture frames from a camera.') |
||||||
|
parser.add_argument('--model', required=True, |
||||||
|
help='Path to a binary file of model contains trained weights. ' |
||||||
|
'It could be a file with extensions .caffemodel (Caffe), ' |
||||||
|
'.pb (TensorFlow), .t7 or .net (Torch), .weights (Darknet)') |
||||||
|
parser.add_argument('--config', |
||||||
|
help='Path to a text file of model contains network configuration. ' |
||||||
|
'It could be a file with extensions .prototxt (Caffe), .pbtxt (TensorFlow), .cfg (Darknet)') |
||||||
|
parser.add_argument('--framework', choices=['caffe', 'tensorflow', 'torch', 'darknet'], |
||||||
|
help='Optional name of an origin framework of the model. ' |
||||||
|
'Detect it automatically if it does not set.') |
||||||
|
parser.add_argument('--classes', help='Optional path to a text file with names of classes.') |
||||||
|
parser.add_argument('--mean', nargs='+', type=float, default=[0, 0, 0], |
||||||
|
help='Preprocess input image by subtracting mean values. ' |
||||||
|
'Mean values should be in BGR order.') |
||||||
|
parser.add_argument('--scale', type=float, default=1.0, |
||||||
|
help='Preprocess input image by multiplying on a scale factor.') |
||||||
|
parser.add_argument('--width', type=int, required=True, |
||||||
|
help='Preprocess input image by resizing to a specific width.') |
||||||
|
parser.add_argument('--height', type=int, required=True, |
||||||
|
help='Preprocess input image by resizing to a specific height.') |
||||||
|
parser.add_argument('--rgb', action='store_true', |
||||||
|
help='Indicate that model works with RGB input images instead BGR ones.') |
||||||
|
parser.add_argument('--backend', choices=backends, default=cv.dnn.DNN_BACKEND_DEFAULT, type=int, |
||||||
|
help="Choose one of computation backends: " |
||||||
|
"%d: default C++ backend, " |
||||||
|
"%d: Halide language (http://halide-lang.org/), " |
||||||
|
"%d: Intel's Deep Learning Inference Engine (https://software.seek.intel.com/deep-learning-deployment)" % backends) |
||||||
|
parser.add_argument('--target', choices=targets, default=cv.dnn.DNN_TARGET_CPU, type=int, |
||||||
|
help='Choose one of target computation devices: ' |
||||||
|
'%d: CPU target (by default), ' |
||||||
|
'%d: OpenCL' % targets) |
||||||
|
args = parser.parse_args() |
||||||
|
|
||||||
|
# Load names of classes |
||||||
|
classes = None |
||||||
|
if args.classes: |
||||||
|
with open(args.classes, 'rt') as f: |
||||||
|
classes = f.read().rstrip('\n').split('\n') |
||||||
|
|
||||||
|
# Load a network |
||||||
|
modelExt = args.model[args.model.rfind('.'):] |
||||||
|
if args.framework == 'caffe' or modelExt == '.caffemodel': |
||||||
|
net = cv.dnn.readNetFromCaffe(args.config, args.model) |
||||||
|
elif args.framework == 'tensorflow' or modelExt == '.pb': |
||||||
|
net = cv.dnn.readNetFromTensorflow(args.model, args.config) |
||||||
|
elif args.framework == 'torch' or modelExt in ['.t7', '.net']: |
||||||
|
net = cv.dnn.readNetFromTorch(args.model) |
||||||
|
elif args.framework == 'darknet' or modelExt == '.weights': |
||||||
|
net = cv.dnn.readNetFromDarknet(args.config, args.model) |
||||||
|
else: |
||||||
|
print('Cannot determine an origin framework of model from file %s' % args.model) |
||||||
|
sys.exit(0) |
||||||
|
|
||||||
|
net.setPreferableBackend(args.backend) |
||||||
|
net.setPreferableTarget(args.target) |
||||||
|
|
||||||
|
winName = 'Deep learning image classification in OpenCV' |
||||||
|
cv.namedWindow(winName, cv.WINDOW_NORMAL) |
||||||
|
|
||||||
|
cap = cv.VideoCapture(args.input if args.input else 0) |
||||||
|
while cv.waitKey(1) < 0: |
||||||
|
hasFrame, frame = cap.read() |
||||||
|
if not hasFrame: |
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|
cv.waitKey() |
||||||
|
break |
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|
|
||||||
|
# Create a 4D blob from a frame. |
||||||
|
blob = cv.dnn.blobFromImage(frame, args.scale, (args.width, args.height), args.mean, args.rgb, crop=False) |
||||||
|
|
||||||
|
# Run a model |
||||||
|
net.setInput(blob) |
||||||
|
out = net.forward() |
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||||||
|
# Get a class with a highest score. |
||||||
|
out = out.flatten() |
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|
classId = np.argmax(out) |
||||||
|
confidence = out[classId] |
||||||
|
|
||||||
|
# Put efficiency information. |
||||||
|
t, _ = net.getPerfProfile() |
||||||
|
label = 'Inference time: %.2f ms' % (t * 1000.0 / cv.getTickFrequency()) |
||||||
|
cv.putText(frame, label, (0, 15), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0)) |
||||||
|
|
||||||
|
# Print predicted class. |
||||||
|
label = '%s: %.4f' % (classes[classId] if classes else 'Class #%d' % classId, confidence) |
||||||
|
cv.putText(frame, label, (0, 40), cv.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, (0, 255, 0)) |
||||||
|
|
||||||
|
cv.imshow(winName, frame) |
||||||
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@ -1,24 +0,0 @@ |
|||||||
from __future__ import print_function |
|
||||||
import numpy as np |
|
||||||
import cv2 as cv |
|
||||||
from cv2 import dnn |
|
||||||
import timeit |
|
||||||
|
|
||||||
def timeit_forward(net): |
|
||||||
print("Runtime:", timeit.timeit(lambda: net.forward(), number=10)) |
|
||||||
|
|
||||||
def get_class_list(): |
|
||||||
with open('synset_words.txt', 'rt') as f: |
|
||||||
return [x[x.find(" ") + 1:] for x in f] |
|
||||||
|
|
||||||
blob = dnn.blobFromImage(cv.imread('space_shuttle.jpg'), 1, (224, 224), (104, 117, 123), False) |
|
||||||
print("Input:", blob.shape, blob.dtype) |
|
||||||
|
|
||||||
net = dnn.readNetFromCaffe('bvlc_googlenet.prototxt', 'bvlc_googlenet.caffemodel') |
|
||||||
net.setInput(blob) |
|
||||||
prob = net.forward() |
|
||||||
#timeit_forward(net) #Uncomment to check performance |
|
||||||
|
|
||||||
print("Output:", prob.shape, prob.dtype) |
|
||||||
classes = get_class_list() |
|
||||||
print("Best match", classes[prob.argmax()]) |
|
||||||
@ -1,110 +0,0 @@ |
|||||||
// Sample of using Halide backend in OpenCV deep learning module.
|
|
||||||
// Based on caffe_googlenet.cpp.
|
|
||||||
|
|
||||||
#include <opencv2/dnn.hpp> |
|
||||||
#include <opencv2/imgproc.hpp> |
|
||||||
#include <opencv2/highgui.hpp> |
|
||||||
using namespace cv; |
|
||||||
using namespace cv::dnn; |
|
||||||
|
|
||||||
#include <fstream> |
|
||||||
#include <iostream> |
|
||||||
#include <cstdlib> |
|
||||||
|
|
||||||
/* Find best class for the blob (i. e. class with maximal probability) */ |
|
||||||
static void getMaxClass(const Mat &probBlob, int *classId, double *classProb) |
|
||||||
{ |
|
||||||
Mat probMat = probBlob.reshape(1, 1); //reshape the blob to 1x1000 matrix
|
|
||||||
Point classNumber; |
|
||||||
|
|
||||||
minMaxLoc(probMat, NULL, classProb, NULL, &classNumber); |
|
||||||
*classId = classNumber.x; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
static std::vector<std::string> readClassNames(const char *filename = "synset_words.txt") |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::vector<std::string> classNames; |
|
||||||
|
|
||||||
std::ifstream fp(filename); |
|
||||||
if (!fp.is_open()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::cerr << "File with classes labels not found: " << filename << std::endl; |
|
||||||
exit(-1); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
std::string name; |
|
||||||
while (!fp.eof()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::getline(fp, name); |
|
||||||
if (name.length()) |
|
||||||
classNames.push_back( name.substr(name.find(' ')+1) ); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
fp.close(); |
|
||||||
return classNames; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
int main(int argc, char **argv) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::string modelTxt = "train_val.prototxt"; |
|
||||||
std::string modelBin = "squeezenet_v1.1.caffemodel"; |
|
||||||
std::string imageFile = (argc > 1) ? argv[1] : "space_shuttle.jpg"; |
|
||||||
|
|
||||||
//! [Read and initialize network]
|
|
||||||
Net net = dnn::readNetFromCaffe(modelTxt, modelBin); |
|
||||||
//! [Read and initialize network]
|
|
||||||
|
|
||||||
//! [Check that network was read successfully]
|
|
||||||
if (net.empty()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::cerr << "Can't load network by using the following files: " << std::endl; |
|
||||||
std::cerr << "prototxt: " << modelTxt << std::endl; |
|
||||||
std::cerr << "caffemodel: " << modelBin << std::endl; |
|
||||||
std::cerr << "SqueezeNet v1.1 can be downloaded from:" << std::endl; |
|
||||||
std::cerr << "https://github.com/DeepScale/SqueezeNet/tree/master/SqueezeNet_v1.1" << std::endl; |
|
||||||
exit(-1); |
|
||||||
} |
|
||||||
//! [Check that network was read successfully]
|
|
||||||
|
|
||||||
//! [Prepare blob]
|
|
||||||
Mat img = imread(imageFile); |
|
||||||
if (img.empty()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::cerr << "Can't read image from the file: " << imageFile << std::endl; |
|
||||||
exit(-1); |
|
||||||
} |
|
||||||
if (img.channels() != 3) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::cerr << "Image " << imageFile << " isn't 3-channel" << std::endl; |
|
||||||
exit(-1); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
Mat inputBlob = blobFromImage(img, 1.0, Size(227, 227), Scalar(), false, false); // Convert Mat to 4-dimensional batch.
|
|
||||||
//! [Prepare blob]
|
|
||||||
|
|
||||||
//! [Set input blob]
|
|
||||||
net.setInput(inputBlob); // Set the network input.
|
|
||||||
//! [Set input blob]
|
|
||||||
|
|
||||||
//! [Enable Halide backend]
|
|
||||||
net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_HALIDE); // Tell engine to use Halide where it possible.
|
|
||||||
//! [Enable Halide backend]
|
|
||||||
|
|
||||||
//! [Make forward pass]
|
|
||||||
Mat prob = net.forward("prob"); // Compute output.
|
|
||||||
//! [Make forward pass]
|
|
||||||
|
|
||||||
//! [Determine the best class]
|
|
||||||
int classId; |
|
||||||
double classProb; |
|
||||||
getMaxClass(prob, &classId, &classProb); // Find the best class.
|
|
||||||
//! [Determine the best class]
|
|
||||||
|
|
||||||
//! [Print results]
|
|
||||||
std::vector<std::string> classNames = readClassNames(); |
|
||||||
std::cout << "Best class: #" << classId << " '" << classNames.at(classId) << "'" << std::endl; |
|
||||||
std::cout << "Probability: " << classProb * 100 << "%" << std::endl; |
|
||||||
//! [Print results]
|
|
||||||
|
|
||||||
return 0; |
|
||||||
} //main
|
|
||||||
@ -1,154 +0,0 @@ |
|||||||
// This file is part of OpenCV project.
|
|
||||||
// It is subject to the license terms in the LICENSE file found in the top-level directory
|
|
||||||
// of this distribution and at http://opencv.org/license.html.
|
|
||||||
|
|
||||||
// Copyright (C) 2016, Intel Corporation, all rights reserved.
|
|
||||||
// Third party copyrights are property of their respective owners.
|
|
||||||
|
|
||||||
/*
|
|
||||||
Sample of using OpenCV dnn module with Tensorflow Inception model. |
|
||||||
*/ |
|
||||||
|
|
||||||
#include <opencv2/dnn.hpp> |
|
||||||
#include <opencv2/imgproc.hpp> |
|
||||||
#include <opencv2/highgui.hpp> |
|
||||||
using namespace cv; |
|
||||||
using namespace cv::dnn; |
|
||||||
|
|
||||||
#include <fstream> |
|
||||||
#include <iostream> |
|
||||||
#include <cstdlib> |
|
||||||
using namespace std; |
|
||||||
|
|
||||||
const String keys = |
|
||||||
"{help h || Sample app for loading Inception TensorFlow model. " |
|
||||||
"The model and class names list can be downloaded here: " |
|
||||||
"https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip }" |
|
||||||
"{model m |tensorflow_inception_graph.pb| path to TensorFlow .pb model file }" |
|
||||||
"{image i || path to image file }" |
|
||||||
"{i_blob | input | input blob name) }" |
|
||||||
"{o_blob | softmax2 | output blob name) }" |
|
||||||
"{c_names c | imagenet_comp_graph_label_strings.txt | path to file with classnames for class id }" |
|
||||||
"{result r || path to save output blob (optional, binary format, NCHW order) }" |
|
||||||
; |
|
||||||
|
|
||||||
void getMaxClass(const Mat &probBlob, int *classId, double *classProb); |
|
||||||
std::vector<String> readClassNames(const char *filename); |
|
||||||
|
|
||||||
int main(int argc, char **argv) |
|
||||||
{ |
|
||||||
cv::CommandLineParser parser(argc, argv, keys); |
|
||||||
|
|
||||||
if (parser.has("help")) |
|
||||||
{ |
|
||||||
parser.printMessage(); |
|
||||||
return 0; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
String modelFile = parser.get<String>("model"); |
|
||||||
String imageFile = parser.get<String>("image"); |
|
||||||
String inBlobName = parser.get<String>("i_blob"); |
|
||||||
String outBlobName = parser.get<String>("o_blob"); |
|
||||||
|
|
||||||
if (!parser.check()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
parser.printErrors(); |
|
||||||
return 0; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
String classNamesFile = parser.get<String>("c_names"); |
|
||||||
String resultFile = parser.get<String>("result"); |
|
||||||
|
|
||||||
//! [Initialize network]
|
|
||||||
dnn::Net net = readNetFromTensorflow(modelFile); |
|
||||||
//! [Initialize network]
|
|
||||||
|
|
||||||
if (net.empty()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::cerr << "Can't load network by using the mode file: " << std::endl; |
|
||||||
std::cerr << modelFile << std::endl; |
|
||||||
exit(-1); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
//! [Prepare blob]
|
|
||||||
Mat img = imread(imageFile); |
|
||||||
if (img.empty()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::cerr << "Can't read image from the file: " << imageFile << std::endl; |
|
||||||
exit(-1); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
Mat inputBlob = blobFromImage(img, 1.0f, Size(224, 224), Scalar(), true, false); //Convert Mat to batch of images
|
|
||||||
//! [Prepare blob]
|
|
||||||
inputBlob -= 117.0; |
|
||||||
//! [Set input blob]
|
|
||||||
net.setInput(inputBlob, inBlobName); //set the network input
|
|
||||||
//! [Set input blob]
|
|
||||||
|
|
||||||
cv::TickMeter tm; |
|
||||||
tm.start(); |
|
||||||
|
|
||||||
//! [Make forward pass]
|
|
||||||
Mat result = net.forward(outBlobName); //compute output
|
|
||||||
//! [Make forward pass]
|
|
||||||
|
|
||||||
tm.stop(); |
|
||||||
|
|
||||||
if (!resultFile.empty()) { |
|
||||||
CV_Assert(result.isContinuous()); |
|
||||||
|
|
||||||
ofstream fout(resultFile.c_str(), ios::out | ios::binary); |
|
||||||
fout.write((char*)result.data, result.total() * sizeof(float)); |
|
||||||
fout.close(); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
std::cout << "Output blob shape " << result.size[0] << " x " << result.size[1] << " x " << result.size[2] << " x " << result.size[3] << std::endl; |
|
||||||
std::cout << "Inference time, ms: " << tm.getTimeMilli() << std::endl; |
|
||||||
|
|
||||||
if (!classNamesFile.empty()) { |
|
||||||
std::vector<String> classNames = readClassNames(classNamesFile.c_str()); |
|
||||||
|
|
||||||
int classId; |
|
||||||
double classProb; |
|
||||||
getMaxClass(result, &classId, &classProb);//find the best class
|
|
||||||
|
|
||||||
//! [Print results]
|
|
||||||
std::cout << "Best class: #" << classId << " '" << classNames.at(classId) << "'" << std::endl; |
|
||||||
std::cout << "Probability: " << classProb * 100 << "%" << std::endl; |
|
||||||
} |
|
||||||
return 0; |
|
||||||
} //main
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
/* Find best class for the blob (i. e. class with maximal probability) */ |
|
||||||
void getMaxClass(const Mat &probBlob, int *classId, double *classProb) |
|
||||||
{ |
|
||||||
Mat probMat = probBlob.reshape(1, 1); //reshape the blob to 1x1000 matrix
|
|
||||||
Point classNumber; |
|
||||||
|
|
||||||
minMaxLoc(probMat, NULL, classProb, NULL, &classNumber); |
|
||||||
*classId = classNumber.x; |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
std::vector<String> readClassNames(const char *filename) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::vector<String> classNames; |
|
||||||
|
|
||||||
std::ifstream fp(filename); |
|
||||||
if (!fp.is_open()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::cerr << "File with classes labels not found: " << filename << std::endl; |
|
||||||
exit(-1); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
std::string name; |
|
||||||
while (!fp.eof()) |
|
||||||
{ |
|
||||||
std::getline(fp, name); |
|
||||||
if (name.length()) |
|
||||||
classNames.push_back( name ); |
|
||||||
} |
|
||||||
|
|
||||||
fp.close(); |
|
||||||
return classNames; |
|
||||||
} |
|
||||||
Loading…
Reference in new issue