motokimura

ksasao

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ibaiGorordo

images = np.zeros((1, 3, 360, 640), dtype=np.float32)
masks = np.ones((1, 1, 360, 640), dtype=np.float32)
	
torch.onnx.export(nnet.model,           
	(images, masks),                 
	"model_float32.onnx",   
	export_params=True,        
	opset_version=11,          
	do_constant_folding=True,  
	input_names = ['input_rgb','input_mask'],   

UnaNancyOwen

OpenCV ObjDetect Module Face Recognition (SFace) Sample

• 1. Generate Aligned Faces

  python generate_aligned_faces.py image.jpg
  

  • Input
    

kounoike

ARG PYTORCH="1.5"
ARG CUDA="10.1"
ARG CUDNN="7"

FROM pytorch/pytorch:${PYTORCH}-cuda${CUDA}-cudnn${CUDNN}-devel

ENV TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.0 6.1 7.0+PTX"
ENV TORCH_NVCC_FLAGS="-Xfatbin -compress-all"
ENV CMAKE_PREFIX_PATH="$(dirname $(which conda))/../"

NobuoTsukamoto

tomoaki0705

はじめに

• エヌビディアの手島でございます
• この記事はOpenCVの画像処理をGPU(CUDA)で高速化する - Qiita(以降「元記事」)を読んで、最後に書かれているリクエストを検証したものです。

OpenCVでの処理(リサイズなど)を、簡単にマルチコア化する方法をどなたかご存知でしたら教えて頂けないでしょうか? TBBを使ってスレッドを作る方法は色々見つかったのですが、単にcv::resize()をマルチコア動作で高速化させたいです。

TL;DR

• Python バインディングが遅い
• OpenCV の resize はずっと昔からマルチコア対応している

bmabir17

import tensorflow as tf
import numpy as np
import mrcnn.model as modellib # https://github.com/matterport/Mask_RCNN/
from mrcnn.config import Config
import keras.backend as keras

PATH_TO_SAVE_FROZEN_PB ="./"
FROZEN_NAME ="saved_model.pb"

NobuoTsukamoto

tworuler

This script is used to convert BlazeFace tflite model to pb.

you need to get below files first.

• model: https://github.com/google/mediapipe/blob/master/mediapipe/models/face_detection_front.tflite
• flatc: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v1.14.0/tensorflow/lite/tools/visualize.py#L38
• shema: https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/v1.14.0/tensorflow/lite/tools/visualize.py#L37