FC2カウンター FPGAの部屋 2018年04月17日

FPGAやCPLDの話題やFPGA用のツールの話題などです。 マニアックです。 日記も書きます。

FPGAの部屋

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darknet で画像認識をやってみる2(Tiny Darknet)

darknet で画像認識をやってみる1(ImageNet Classification)”の続き。

前回の extraction は 27 層だったが、今回は、更に層数の少ない 22 層の Tiny Darknet をやってみることにした。

darknet の Tiny Darknet をやってみる。
まずは、重み(tiny.weights)をダウンロードしよう。
wget https://pjreddie.com/media/files/tiny.weights
YOLOv3_32_180416.png

実行してみよう。
./darknet classify cfg/tiny.cfg tiny.weights data/dog.jpg
YOLOv3_38_180417.jpg
YOLOv3_39_180417.jpg

結果をテキストで示す。

masaaki@masaaki-H110M4-M01:~/DNN/darknet$ ./darknet classify cfg/tiny.cfg tiny.weights data/dog.jpg
layer     filters    size              input                output
    0 conv     16  3 x 3 / 1   224 x 224 x   3   ->   224 x 224 x  16  0.043 BFLOPs
    1 max          2 x 2 / 2   224 x 224 x  16   ->   112 x 112 x  16
    2 conv     32  3 x 3 / 1   112 x 112 x  16   ->   112 x 112 x  32  0.116 BFLOPs
    3 max          2 x 2 / 2   112 x 112 x  32   ->    56 x  56 x  32
    4 conv     16  1 x 1 / 1    56 x  56 x  32   ->    56 x  56 x  16  0.003 BFLOPs
    5 conv    128  3 x 3 / 1    56 x  56 x  16   ->    56 x  56 x 128  0.116 BFLOPs
    6 conv     16  1 x 1 / 1    56 x  56 x 128   ->    56 x  56 x  16  0.013 BFLOPs
    7 conv    128  3 x 3 / 1    56 x  56 x  16   ->    56 x  56 x 128  0.116 BFLOPs
    8 max          2 x 2 / 2    56 x  56 x 128   ->    28 x  28 x 128
    9 conv     32  1 x 1 / 1    28 x  28 x 128   ->    28 x  28 x  32  0.006 BFLOPs
   10 conv    256  3 x 3 / 1    28 x  28 x  32   ->    28 x  28 x 256  0.116 BFLOPs
   11 conv     32  1 x 1 / 1    28 x  28 x 256   ->    28 x  28 x  32  0.013 BFLOPs
   12 conv    256  3 x 3 / 1    28 x  28 x  32   ->    28 x  28 x 256  0.116 BFLOPs
   13 max          2 x 2 / 2    28 x  28 x 256   ->    14 x  14 x 256
   14 conv     64  1 x 1 / 1    14 x  14 x 256   ->    14 x  14 x  64  0.006 BFLOPs
   15 conv    512  3 x 3 / 1    14 x  14 x  64   ->    14 x  14 x 512  0.116 BFLOPs
   16 conv     64  1 x 1 / 1    14 x  14 x 512   ->    14 x  14 x  64  0.013 BFLOPs
   17 conv    512  3 x 3 / 1    14 x  14 x  64   ->    14 x  14 x 512  0.116 BFLOPs
   18 conv    128  1 x 1 / 1    14 x  14 x 512   ->    14 x  14 x 128  0.026 BFLOPs
   19 conv   1000  1 x 1 / 1    14 x  14 x 128   ->    14 x  14 x1000  0.050 BFLOPs
   20 avg                       14 x  14 x1000   ->  1000
   21 softmax                                        1000
   22 cost                                           1000
Loading weights from tiny.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 0.388883 seconds.
14.51%: malamute
 6.09%: Newfoundland
 5.59%: dogsled
 4.55%: standard schnauzer
 4.05%: Eskimo dog



やはり、前回と一緒で、一番確率の高いのは malamute のようだ。しかも 14.51% で、前回の 12.77% よりも確率は上がっている。
darknet から dog.jpg の画像を引用する。
YOLOv3_35_180416.jpg

次に data/eagle.jpg をやってみよう。
./darknet classify cfg/tiny.cfg tiny.weights data/eagle.jpg
YOLOv3_40_180417.jpg

data/eagle.jpg: Predicted in 0.384116 seconds.
54.11%: bald eagle
12.01%: ruddy turnstone
11.61%: kite
8.80%: hen
4.15%: vulture


やはり、一番確率の高いのは、bald eagle でハクトウワシだそうだ。こちらは、前回の 61.74% よりも 54.11% で確率は下がっている。
eagle.jpg をdarknet から引用する。
YOLOv3_36_180416.jpg

最後に giraffe.jpg をやってみる。
giraffe.jpg を darknet から引用する。
YOLOv3_37_180416.jpg

キリンとシマウマが写っている画像だ。
./darknet classify cfg/tiny.cfg tiny.weights data/giraffe.jpg
YOLOv3_41_180417.jpg

data/giraffe.jpg: Predicted in 0.378156 seconds.
29.71%: zebra
8.75%: tiger cat
7.81%: great grey owl
6.33%: prairie chicken
4.63%: bustard


やはり、シマウマが認識されているがキリンは項目が見当たらない。zebra の認識率は、前回は 28.03% で、今回は 29.71% だった。
  1. 2018年04月17日 04:06 |
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