NCApp01

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Neural Compute Application †

Neural Compute Application を製作してみる。

01 感情分析アプリケーション †

　画像から顔を部分を特定しディープラーニングで感情推論をする。

動作環境 †

• プログラムの場所：~/workspace/apps/
  

• プログラムの実行：python3 emotion2.py
  

• 使用する学習済みモデル
  
  • face-detection-adas-0001（顔検出）
    
  • emotions-recognition-retail-0003（感情検出）
    

「emotion.py」 †

• 実行時に利用できるコマンドオプション

  コマンドオプション	デフォールト設定	意味
  -h, --help		ヘルプ表示
  -i, --image	cam	カメラ(cam)または入力画像ファイル
  -m_dt, --m_detector	./model/intel/FP32/face-detection-adas-0001.xml	顔検出モデル
  -m_em, --m_emotion	./model/intel/FP32/emotions-recognition-retail-0003.xml	感情検出モデル
  -d, --device	CPU	デバイス(CPU/MYRIAD)
  -l, --language	jp	言語 (en/jp)
  -t, --title	y	タイトル表示 (y/n)

  pi@raspberrypi:~/workspace/apps $ python3 emotion.py -h
  
  --- Emotion Recognition ---
  4.5.1-openvino
  OpenVINO inference_engine: 2.1.2021.2.0-1877-176bdf51370-releases/2021/2
  
  usage: emotion.py [-h] [-i IMAGE_FILE] [-l LANGUAGE] [-t TITLE]
  
  Image classifier using Intelﾂｮ Neural Compute Stick 2.
  
  optional arguments:
    -h, --help            show this help message and exit
    -i IMAGE_FILE, --image IMAGE_FILE
                          Absolute path to image file or cam for camera stream.
    -l LANGUAGE, --language LANGUAGE
                          Language.
    -t TITLE, --title TITLE
                          Language.

• 実行結果
  

製作方針 †

1. Intel® Neural Compute Stick 2 (NCS2) と Raspberri Pi4 を使用する。
2. OpenVINO™ ツールキットのバージョンは「2021.2」
3. IR学習済みモデルはこれまでの手順で取得した「FP16」モデルを用いる。
4. コマンドオプションを使用して起動時に入力画像などを指定できるようにする。
5. 日本語/英語 表示を切り替えることができる。
6. カメラのリアルタイム画像/動画ファイル/ 静止画像ファイルを扱うことができる。

更新履歴 †

• 2021/03/29 初版

参考資料 †