DreamerDreamのブログ

夢想家の夢です。〜揚げたてのモヤっとしたものをラフレシアと共に〜

VPS上でもtf-openposeは精度良く骨格検出してくれます

 

前回、tf-poseを使って骨格検出をしてみましたが、動きはするもののあまり精度が良くありませんでした。

dreamerdream.hateblo.jp

 

先に実戦しておられるこちらのブログで用いられている画像と同じ物を使ってみましたが・・・。

qiita.com

 

 

フリー素材ぱくたそ様のこちらの画像↓

www.pakutaso.com

 

sudo python3 run.py --image=./150415022548_TP_V.jpg

 

僕の実際の環境ではこんな状態になってしまいます。

f:id:DreamerDream:20200803092736p:plain

おかしぃなあ、同じtf-openposeを使っているはずなのに・・・

 

他にも、

 

f:id:DreamerDream:20200803092751p:plain

 

f:id:DreamerDream:20200803092800p:plain

 

 

ん〜、どうも様子がおかしい・・・

 

 

ということで、検出用のmodelを変更してみることにしました。

modelの指定は

cmu / mobilenet_thin / mobilenet_v2_large / mobilenet_v2_small

から選択出来るそうです。

 

 

 

では、実験です。

sudo python3 run.py --image=./150415022548_TP_V.jpg --model=mobilenet_thin

f:id:DreamerDream:20200803123616p:plain

あれ?よけいに精度が悪くなってます。

 

 

sudo python3 run.py --image=./150415022548_TP_V.jpg --model=mobilenet_v2_large

f:id:DreamerDream:20200803123808p:plain

うーん、これなら最初の方が良かったかもしれません。

 

 

sudo python3 run.py --image=./150415022548_TP_V.jpg --model=mobilenet_v2_small

f:id:DreamerDream:20200803124007p:plain

あー、悪くなってる・・・。何故か黒板にまで反応が・・・

 

 

実は女性モデルが苦手なのか?

f:id:DreamerDream:20200803125523p:plain

なんてことは無いですよね。

 

f:id:DreamerDream:20200803125627p:plain

えーっと・・・、ここでは不要なムスコの判定をしてくれているようですが、どうやら全体的に必用な下半身の判定が出来ていない様子です。

 

 

ダメモトで他の画像を試してみたところ、

f:id:DreamerDream:20200803130446p:plain

おお!?

こちらはすごくうまくいっています。

 

 

これは・・・、ひょっとして?

と、少し思い立つものがあり、最初の画像を試してみましたところ、

f:id:DreamerDream:20200803131216p:plain

ほほう!

 

 

f:id:DreamerDream:20200803131441p:plain

なるほど!

 

 

さらに、

f:id:DreamerDream:20200803131816p:plain

これはバッチリ!

f:id:DreamerDream:20200803131943p:plain

ここまですると見え辛い・・・

 

 

お気付きでしょうか?

 

実は元の画像のサイズを小さくしていました。

フリー素材提供先の画像をそのまま引っ張ってきていたので画像が大き過ぎて判定が難しくなっていたようです。

なんという失態・・・

 

前回記事で判定がうまくいかないのは服装のせいだとしていた画像もカンペキです。

f:id:DreamerDream:20200804105550p:plain

精度いいですね。

 

そもそも、run.pyプログラム自体にresizeオプションがありました。

 

sudo python3 run.py --image=./332TSURUTAMA20211_TP_V.jpg --resize=432x368

とすると、大きな画像もそのサイズにしてくれるようです。

 

ということで、精度の悪さは使う人の問題だっただわけで、tf-openpose自体はすごい便利です!

VPS上でも問題無く動作します。

※但し遅いので(画像1枚で数秒かかる)、動画の検出には向きません

 

今回は以上です。

 

 

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