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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

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Uploaded Python 3

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Algorithm Hash digest
SHA256 d18f5f77aaf2c7ef7bb3dbf3495af3dc4e71882ef0255b6e9205aaa493a88f6b
MD5 bcf6a5d1b29c01fe1fe909872d0757bd
BLAKE2b-256 fe06dd0c1b24ea690f16f8f8db1cf92a22f6fb2249595a8f46e1f830c64c4f25

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