Raspberry Pi 4のCPU動作を想定した人検出モデルとデモスクリプト
[Japanese/English]
Raspberry Pi 4のCPU動作を想定した人検出モデルとデモスクリプトです。
PINTOさんの「TensorflowLite-bin」を使用し4スレッド動作時で45~60ms程度で動作します ※1スレッドは75ms前後 ノートPC等でも動作しますが、精度が必要であれば本リポジトリ以外の物体検出モデルをおすすめします。 また、ノートPC使用時は「model.onnx」のほうが高速なケースが多いです。※Core i7-8750Hで10ms前後
opencv-python 4.5.3.56 or later tensorflow 2.8.0 or later ※TensorflowLite-binの使用を推奨 onnxruntime 1.9.0 or later ※model.onnxを使用する場合のみ
デモの実行方法は以下です。
python demo.py
ROS2向けのデモです。
ターミナル1
ros2 run v4l2_camera v4l2_camera_node
ターミナル2
python3 ./demo_ros2.py
高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)
Person-Detection-using-RaspberryPi-CPU is under Apache 2.0 License.
サンプル動画はNHKクリエイティブ・ライブラリーのイギリス・ロンドン リージェント・ストリートを使用しています。