Skip to main content

iinfer: An application that executes AI model files in onnx or mmlab format.

Project description

iinfer (Image Inference Application)

  • onnx又はmmlabフォーマットのAIモデルファイルを実行するアプリケーションです。
  • ドキュメントはこちら
  • iinferを使用することで、AIモデルを簡単に実行することが出来ます。
  • 動作確認したモデルは動作確認済みモデルに記載しています。
  • 主なAIタスクは、画像分類、物体検知、領域検知、顔検知、顔認識です。
  • 複数の iinfer コマンドの入出力をつなげる、パイプライン処理を行うことが出来ます。
  • GUIモードを使用することで、 iinfer コマンド操作を簡単に行うことが出来ます。

iinferの動作イメージ

iinferの動作イメージ

  1. iinfer clientimageファイルcamera から画像を取得し、 推論結果 predict.json を出力します。
  2. iinfer server は推論を行うサーバーです。 iinfer client からの要求に応えて、推論結果を iinfer client に返します。
  3. iinfer server は予め ai model をロードしておくことで、推論を高速化します。
  4. iinfer clientiinfer serverRedis 経由で通信します。
  5. iinfer serverRedisdockerコンテナ を使用して起動させることが出来ます。

インストール方法

インストール方法は こちら を参照してください。

iinferの使用方法

iinferを使用するには、次のコマンドを実行します:

  1. guiモードで利用する場合:

guiモードのイメージ

iinfer -m gui -c start
  1. コマンドモードで利用する場合

    1. AIモデルのデプロイ:
    # 画像AIモデルのデプロイ
    # 推論タイプはモデルのAIタスクやアルゴリズムに合わせて指定する。指定可能なキーワードは"iinfer -m client -c predict_type_list"コマンド参照。
    iinfer -m client -c deploy -n <任意のモデル名> -f \
                               --model_file <モデルファイル> \
                               --model_conf_file <モデル設定ファイル> \
                               --predict_type <推論タイプ> \
                               --label_file <ラベルファイル>
    
    # デプロイされている画像AIモデルの一覧
    iinfer -m client -c deploy_list -f
    
    1. AIモデルのセッションを開始:
    # 画像AIモデルを起動させて推論可能な状態に(セッションを確保)する
    # use_trackを指定するとObjectDetectionタスクの結果に対して、MOT(Multi Object Tracking)を実行しトラッキングIDを出力する。
    iinfer -m client -c start -n <モデル名> -f \
                              --use_track
    
    1. 推論を実行:
    # 推論を実行する
    # output_previewを指定するとimshowで推論結果画像を表示する(GUI必要)
    iinfer -m client -c predict -n <モデル名> -f \
                                -i <推論させる画像ファイル> \
                                -o <推論結果の画像ファイル> \
                                --output_preview
    
    # カメラキャプチャー画像を元に推論を実行し、クラススコアが0.8以上の物体のみを検出する
    # --stdin --image_type capture で標準入力のキャプチャー画像を推論する
    iinfer -m client -c capture | \
    iinfer -m client -c predict -n <モデル名> \
                                --stdin \
                                --image_type capture \
                                --nodraw | \
    iinfer -m postprocess -c det_filter -f -P \
                                --stdin \
                                --score_th 0.8
    
    1. AIモデルのセッションを開放:
    # 画像AIモデルを停止させてセッションを開放
    iinfer -m client -c stop -n <モデル名> -f
    

Lisence

This project is licensed under the MIT License, see the LICENSE file for details

Project details


Release history Release notifications | RSS feed

Download files

Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.

Source Distribution

iinfer-0.8.0.tar.gz (1.4 MB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

iinfer-0.8.0-py3-none-any.whl (1.6 MB view details)

Uploaded Python 3

File details

Details for the file iinfer-0.8.0.tar.gz.

File metadata

  • Download URL: iinfer-0.8.0.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 1.4 MB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.11.8

File hashes

Hashes for iinfer-0.8.0.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 637acb43cad3f895c0260cb4c1cdeec2e26fa4a98067882f24880c885f01dae4
MD5 0020143fe531612802c29f7c3231abcf
BLAKE2b-256 62b020435988f7031a47070b8f674447cc9a3e7d066f76da3a18b791a5d9a3fb

See more details on using hashes here.

File details

Details for the file iinfer-0.8.0-py3-none-any.whl.

File metadata

  • Download URL: iinfer-0.8.0-py3-none-any.whl
  • Upload date:
  • Size: 1.6 MB
  • Tags: Python 3
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/5.1.1 CPython/3.11.8

File hashes

Hashes for iinfer-0.8.0-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 aa0d0feb3a89ba2538cf2850b4b95fffb0d5dc0ccde2721ff8bf763ebcbfb9d4
MD5 d46348f024f32ca61c270d8e84b3994a
BLAKE2b-256 a559151168a4633f1d14f3e653aac8be3c148349a6ade1982c1fd5ea5a18c9f9

See more details on using hashes here.

Supported by

AWS AWS Cloud computing and Security Sponsor Datadog Datadog Monitoring Fastly Fastly CDN Google Google Download Analytics Microsoft Microsoft PSF Sponsor Pingdom Pingdom Monitoring Sentry Sentry Error logging StatusPage StatusPage Status page