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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mobilenet_priorbox_fp32.binおよびmobilenetv1_ssd_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_ssd_app/data_CV2X/cnn/mobilenet_priorbox_fp32.bin
${SDK_DIR}/src/adamapp/yuv_ssd_app/data_CV2X/cnn/mobilenetv1_ssd_cavalry.bin
[ambaCV5Xアプリの場合]
${SDK_DIR}/src/adamapp/yuv_ssd_app/data_CV5X/cnn/mobilenet_priorbox_fp32.bin
${SDK_DIR}/src/adamapp/yuv_ssd_app/data_CV5X/cnn/mobilenetv1_ssd_cavalry.bin

makeします。

$ cd src/adamapp/yuv_ssd_app
$ make

...

次にサンプルアプリのディレクトリに、モデル変換したmobilenet_priorbox_fp32.binおよびmobilenetv1_ssd_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_ssd_app/data_CV2X/cnn/mobilenet_priorbox_fp32.bin
${SDK_DIR}/src/adamapp/yuv_ssd_app/data_CV2X/cnn/mobilenetv1_ssd_cavalry.bin

...

.bin
[ambaCV5Xアプリの場合]
${SDK_DIR}/src/adamapp/yuv_ssd_app/data_CV5X/cnn/mobilenet_priorbox_fp32.bin
${SDK_DIR}/src/adamapp/yuv_ssd_app/data_CV5X/cnn/mobilenetv1_ssd_cavalry.bin

makeします。

$ cd src/adamapp-py/yuv_ssd_app
$ make

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カメラの映像が表示されていれば成功です。

サンプルアプリの使用方法

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テレビのモニターやソファなどをカメラに映してみると、該当するモデルにオブジェクト名と枠が描画されます。各自で試してみてください。

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補足情報

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・設定の変更

このアプリケーションには、ユーザーが変更できるいくつかの設定があります。 一部の設定を変更する場合は、「ADAM OPERATION UI」HTMLページの「AppPrefs」ボタンを押してください。
以下は、ユーザーが現在変更できる設定のリストです。

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

1. data_CV2X/cnn/mobilenetv1_ssd_cavalry.bin
   data_CV5X/cnn/mobilenetv1_ssd_cavalry.bin
   および
   data_CV2X/cnn/mobilenet_priorbox_fp32.bin
   data_CV5X/cnn/mobilenet_priorbox_fp32.bin
   をご使用のモデルに置き換えてください。

2. main.cppの以下の部分を機種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 PRIORBOXFILE <前のボックスのファイル名>
   #define LAYERNAMEIN <モデルのレイヤー名を入力>
   #define LAYERNAMEOUT_MBOX_LOC <境界ボックスの位置を示すモデルの出力レイヤー名>
   #define LAYERNAMEOUT_MBOX_CONF_FLATTEN <境界ボックスの信頼性を示すモデルの出力レイヤー名>
   #define PROPERTY_NUMCLASSES <背景ラベルを含むクラスの数>
   #define PROPERTY_MBOXLOCSIZE <境界ボックスの数 * 4> : 4 は (x,y,w,h) を意味します
   #define PROPERTY_BACKGROUND_LABEL_ID <背景ラベル ID>
   
   次のパラメータは、tensorflow SSD に対してのみ有効です。 caffe SSD の場合は、これらの値を 0 に設定してください。
   #define X_SCALE <X スケール値>
   #define Y_SCALE <Yスケール値>
   #define WIDTH_SCALE <幅スケール値>
   #define HEIGHT_SCALE <高さスケール値>

3. モデルに応じて"objectname" (label-objectname matrix)を記述してください。

・利用ポート

このアプリケーションは、WebSocket 通信に 8081 ポートを使用します。

・ライセンス

MIT License

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