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Pythonでビルドする場合は下記が必要です。
Numpy
OpenCV
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外部ライブラリの利用については、後ほど説明します。 |
サンプルアプリのディレクトリパス
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C/C++のソースコードはありません。
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下記からAIモデル変換ツールを取得し、環境構築してください。
AIモデル変換ツール - Technology Partner - Confluence (atlassian.net)
| Info |
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お問い合わせからご提供までは数日お時間をいただいております。 |
環境構築が完了しましたら、下記を参考にサンプルモデルの変換を行ってください。
AIモデル変換ツール：Tensorflow編 - Technology Partner - Confluence (atlassian.net)
変換に利用するsetting.confは下記に格納されています。
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ここでは、モデル変換したファイルを「tf_pose_estimation_cavalry.bin」として説明します。
サンプルアプリのビルド方法(Python)
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| Info |
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ここでは、AdamAppとしてビルドする方法を記載しています。 Container AdamApp for Azure IoT Edgeとしてビルドする場合は下記を参照ください。 チュートリアル(Container AdamApp for Azure IoT Edge編) - Technology Partner - Confluence (atlassian.net) |
サンプルアプリのディレクトリに、モデル変換したtf_pose_estimation_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_pose_app/data_CV2X/cnn/tf_pose_estimation_cavalry.bin
[ambaCV5Xアプリの場合]
${SDK_DIR}/src/adamapp-py/yuv_pose_app/data_CV5X/cnn/tf_pose_estimation_cavalry.bin
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姿勢推定モデルは以下を使用します。
https://github.com/ZheC/tf-pose-estimationpbファイルをダウンロードしてください。
https://github.com/ZheC/tf-pose-estimation/blob/master/models/graph/mobilenet_thin_432x368/graph_freeze.pbCV ツールを使用して変換します。 変換先フォルダ内のsetting.confをご利用ください。
CVツールの入手方法は以下を参照してください。
https://dev-partner.i-pro.com/space/TPFAQ/961545224変換されたモデル ファイル (.bin) を
data_CV2X/cnn
および
data_CV5X/cnn
フォルダーに配置します。