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次にサンプルアプリのディレクトリに、モデル変換したyolov5_cavalry.binファイルを下記の構成で配置します。
[ambaCV2Xアプリの場合]
${SDK_DIR}/src/adamapp/yuv_yolov5_app/data_CV2X/cnn/yolov5_cavalry.bin
[ambaCV5Xアプリの場合]
${SDK_DIR}/src/adamapp/yuv_yolov5_app/data_CV5X/cnn/yolov5_cavalry.bin
makeします。
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サンプルアプリのディレクトリに、モデル変換したyolov5_cavalry.binファイルを下記の構成で配置します。
[ambaCV2Xアプリの場合]
${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_yolov5_app/data_CV2X/cnn/yolov5_cavalry.bin
[ambaCV5Xアプリの場合]
${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_yolov5_app/data_CV5X/cnn/yolov5_cavalry.bin
Pythonでビルドする場合はこちらを参照してください。
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Resoultion:
YUV 画像を取得するための解像度。HD(1280x720)またはFHD(1920x1080)を指定してください。ただし、カメラの性能によっては指定した値で動作しない場合があります。Frame rate:
YUV画像を取得するためのフレームレート。 1以上を指定してください。 ただし、カメラの性能によっては指定された値で動作しない場合があります。
・AIモデルの変更方法
data_CV2X/cnn/*.bin
および
data_CV5X/cnn/*.bin
をご使用のモデルに置き換えてください。main.cppの以下の部分をモデルの仕様に合わせて変更してください。
#define OUTSIZE_HEIGHT <モデルの入力高さ>
#define OUTSIZE_WIDTH <モデルの入力幅>
#define NETNAME <モデルのファイル名>
#define LAYERNAMEIN <モデルの入力レイヤー>
#define LAYERNAMEOUT_CONV1037 <特徴マップ(ストライド 32)のレイヤー名>
#define LAYERNAMEOUT_CONV1017 <特徴マップ(ストライド 16)のレイヤー名>
#define LAYERNAMEOUT_CONV997 <特徴マップ(ストライド 8)のレイヤー名>
#define TOTAL_CLS <モデルのクラス数>
char const *names (pymain.py では object_name_list)
モデルの仕様に合わせて変更してください
const float anchors (pymain.py では anchors_list)
以下URLの、 anchors の値を使用しています。
https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/models/yolov5s.yaml
モデルによっては値が異なることがありますので、モデルの仕様をご確認ください。
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