Mask_RCNN с Anaconda, Как улучшить производительность с помощью «mask_rcnn_coco.h5» для обнаружения объектов с прямой трансляции с камеры? - PullRequest
Новая
       21

Mask_RCNN с Anaconda, Как улучшить производительность с помощью «mask_rcnn_coco.h5» для обнаружения объектов с прямой трансляции с камеры?

0 голосов
/ 23 октября 2019

Я только начал "Deep Learning" с mask_rcnn для маскировки живого видео. Пройдя через какой-то форум и заставив его работать, просто чтобы захватить и замаскировать фон. Но это очень сильно отстает, почти обрабатывая один кадр за 20 секунд.

Как улучшить его производительность?

Может ли обобщенная модель помочь?

... 

model = modellib.MaskRCNN(
mode="inference", model_dir=MODEL_DIR, config=config
)
model.load_weights(COCO_MODEL_PATH, by_name=True)

... 

 for i in range(n_instances):
        if not np.any(boxes[i]):
            continue

        label = names[ids[i]]

        if label != "person":
            continue


        y1, x1, y2, x2 = boxes[i]
        color = class_dict[label]
        score = scores[i] if scores is not None else None
        caption = '{} {:.2f}'.format(label, score) if score else label
        mask = masks[:, :, i]
        print(boxes[i],label)

        image = apply_mask(image, mask, color)
        image = cv2.rectangle(image, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)
        image = cv2.putText(
            image, caption, (x1, y1), cv2.FONT_HERSHEY_COMPLEX, 0.7, color, 2
        )
    return image

Мне нужны предложения ...

...