Skip to content

Latest commit

 

History

History
51 lines (42 loc) · 2.33 KB

README.md

File metadata and controls

51 lines (42 loc) · 2.33 KB

BiRefNet-ONNX-Sample

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

image

Requirement

  • 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

Convert

Open In Colab
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

Demo

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

Reference

Author

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

License

BiRefNet-ONNX-Sample is under MIT License.

Note

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。