pyolov3 0.1.1

A PyTorch implementation of the YOLO v3 object detection algorithm

A PyTorch implementation of a YOLO v3 Object Detector

YOLOv3のPyTorch実装版です。
ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3の実装を活用させていただいています。

導入方法

pip install pyolov3

使い方

• Webカメラを使ったサンプルコード

import cv2

from pyolov3 import get_detector

yolo = get_detector("coco", 0.5) # 使用したい学習済みモデルとConfidenceの閾値を設定
cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = cap.read()

    detimg, result = yolo.detect(frame)
    print(result)

    cv2.imshow("test", detimg)

    key = cv2.waitKey(1)
    if key == ord("q"):
        break

cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

使用できる学習済みモデル

現状は以下のモデルを指定できます。

• MS COCO
  • 80クラス検出モデル
  • Detector("coco", confidence)と指定
• Open Images Dataset
  • 600クラス検出モデル
  • Detector("openimages", confidence)と指定
• WIDER FACE
  • 顔検出モデル
  • Detector("widerface", confidence)と指定