~/Vitis-AI/examples/Vitis-AI-Library/samples フォルダーには、現在 50 個のモデル サンプルが格納されています。各サンプルには、次に示す 4 種類のテスト サンプルがあります。
- test_jpeg_[model type]
- test_video_[model type]
- test_performance_[model type]
- test_accuracy_[model type]
ここでは、例として YOLOv3 モデルを使用します。
- YOLOv3 検出サンプルを実行する前に、次の YOLOv3 モデルのいずれか 1 つを選択します。
- yolov3_bdd
- yolov3_voc
- yolov3_voc_tf
- 次のテスト プログラムがあることを確認します。
- test_jpeg_yolov3
- test_video_yolov3
- test_performance_yolov3
- test_accuracy_yolov3_bdd
- test_accuracy_yolov3_adas_pruned_0_9
- test_accuracy_yolov3_voc
- test_accuracy_yolov3_voc_tf
実行可能プログラムが存在しない場合は、実行可能プログラムをホスト側でクロス コンパイルし、それをターゲットにコピーします。
- 次のコマンドを実行して画像データをテストします。
#./test_jpeg_yolov3 yolov3_bdd sample_yolov3.jpg
結果がターミナルに出力されます。出力画像を表示することも可能です (sample_yolov3_result.jpg)。
- 次のコマンドを実行してビデオ データをテストします。
#./test_video_yolov3 yolov3_bdd video_input.mp4 -t 8
- 次のコマンドを実行してモデルの性能をテストします。
#./test_performance_yolov3 yolov3_bdd test_performance_yolov3.list -t 8
結果がターミナルに出力されます。
- モデルの精度をテストするには、ユーザー自身で画像データセット、画像リスト ファイル、および画像のグランド トゥルースを用意する必要があります。その後、次のコマンドを実行します。
#./test_accuracy_yolov3_bdd [image_list_file] [output_file]
output_file が生成された後、結果を自動的に比較するためにスクリプト ファイルが必要です。最後に、精度結果を取得できます。