DIS(Dichotomous Image Segmentation)モデルであるZhengPeng7/BiRefNetのPythonでのONNX推論サンプルです。
変換自体を試したい方は、Google Colaboratory上でConvert2ONNX.ipynbを使用ください。
Note
deform_conv2dをONNXへ変換するためにmasamitsu-murase/deform_conv2d_onnx_exporterを利用しています。
deform_conv2dはONNXでサポートされていないオペレーターのため、別のオペレーターで代替しています
その結果、オリジナルモデルと比べ、推論速度や精度が劣る可能性があります
- OpenCV 4.5.3.56 or later
- onnxruntime 1.11.0 or later
- tqdm 4.66.1 or later # model/birefnet_1024x1024.onnx ファイルダウンロードを行う場合
Colaboratoryでノートブックを開き、上から順に実行してください。
※ハイメモリモード必須
デモの実行方法は以下です。
python demo_onnx.py
- --device
カメラデバイス番号の指定
デフォルト:0 - --movie
動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
デフォルト:指定なし - --model
ロードするモデルの格納パス
デフォルト:model/birefnet_1024x1024.onnx - --score_th
マスク値の閾値 ※指定する場合は0.5など小数値を指定
デフォルト:None
高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)
BiRefNet-ONNX-Sample is under MIT License.
サンプルの画像はぱくたそ様の「攻撃ヘリコプターアパッチ(AH-64)」を使用しています。