環境構築

環境構築手順はこちらをご参照ください。

モデルの変換

モデル変換については下記ページをご参照ください。

　設定ファイル仕様・サンプルモデル変換（Caffe編）

　設定ファイル仕様・サンプルモデル変換（Tensorflow編）

　設定ファイル仕様・サンプルモデル変換（ONNX/PyTorch編）

モデルの評価

以下のいずれかのやり方で、評価を行ってください。

変換後のモデルをi-PROカメラ上で実行する
推論時間
推論実行するAPI (Adam_AI_RunNet()) 呼び出し前後の時間を計測してください。
精度
モデルの出力層のデータを取得するAPI (Adam_AI_GetOutput()) で取得したデータを使って、精度評価を行ってください。
サンプルアプリを使う
CVツールには、変換後モデルの推論時間と出力層のデータを取得できるサンプルアプリが含まれています。本ページで使用方法を紹介します。
CVツールのシミュレータを使う
変換後のモデルの推論を行うことが可能です。使用方法についてはこちらをご覧ください。

評価用サンプルアプリ

評価の準備

評価にはChrome拡張機能のADAM OPERATION UIを使用します。

インストール方法の詳細はこちらを参照してください。

また、アプリがインストールできるi-PROネットワークカメラを用意してください。

対象品番：i-PROカメラへのソフトウェアインストール条件 - FAQ - Development Partner Portal

DnnSdApp

アプリをインストールする

まず、コンテナ内にあるDnnSdApp パッケージ(DnnSdApp_V0_5_ambaCV2X5X.ext)を、ホストPCにコピーします。

[Work Directory]は任意のディレクトリ

$ cd [Work Directory]
$ sudo docker run -it --rm -v $(pwd):/work [image name] /bin/bash
$ cp /home/cvtool/app/DnnSdApp_V0_5_ambaCV2X5X.ext /work

ブラウザを起動し、カメラの詳細設定画面にアクセスします。

[基本]-[SDメモリーカード]-[運用モード]の[SDメモリーカード]と[機能拡張ソフトウェアモード]を「On」に設定します。

SDカードを使用しない場合は「使用しない」としてください。
モデルをアップロードする際、TFTPサーバーで転送する方法を使います。

機能拡張ソフトウェア画面に遷移し、DnnSdAppをインストールします。

評価モデルに合わせて設定を変更する

ADAM OPERATION UIを表示し、DnnSdAppのAppPrefから各種設定を行います。

　layernamein：入力レイヤー名

　layernameout：出力レイヤー名(複数設定の場合、コンマで区切り)

layernamein または layernameout に “/” が含まれている場合、正常動作しない可能性があります。

　NETNAME：モデル名

　TftpServerIP：モデルを格納しているTFTPサーバアドレス
　　　　　　　　※SDカードを使用しない場合に設定します

　ChannelNum：モデルの入力チャネル数

　ImgHeight：入力画像の高さ

　ImgWidth：入力画像の幅

　PixelFormat：モデルの入力画像の画素並び

評価画像を用意する

評価に使用する画像を圧縮し、dnn.tar.gzを作成します。

フォルダ構成は下記に従ってください。jpegまたはmp4どちらかのみでも使用できます。

tar cvzf dnn.tar.gz dnn

フォルダ構成			備考

フォルダ構成			備考
dnn/	test_jpeg/	yyy1.jpg	jpeg配置ディレクトリ、配置するファイル名は任意拡張子は".jpg", ".jpeg", ".JPG", ".JPEG"
		yyy2.jpg
		:
	test_mp4/	zzz1.mp4	mp4配置ディレクトリ、配置するファイル名は任意拡張子は”.mp4”
		zzz2.mp4
		:

画像をアプリにアップロードする

アプリ画面を開いて、画像データをアップロードします。

モデルファイルをアプリにアップロードする

モデルファイルをアップロードします。

アプリを実行する

モデル、画像を配置したら、「Start」ボタンで実行開始します。

結果をダウンロードする

実行が完了すると、Downloadボタンから結果ファイルを取得できます。

SsdSdApp

操作はDnnSdAppと同様です。

フォルダ名などは、「dnn」⇒「ssd」と読み替えてください。

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AIモデル変換ツール：モデルの評価

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