モデル サンプル - 3.5 日本語

VART に基づくモデルの場合、サンプルは ~/Vitis-AI/examples/vai_library/samples フォルダーにあります。ONNX Runtime に基づくモデルの場合、サンプルは ~/Vitis-AI/examples/vai_library/samples_onnx フォルダーにあります。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。

1. 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
2. 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。

3. 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_voc_tf 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)。

4. 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_voc_tf video_input.mp4 -t 8

5. 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_voc_tf test_performance_yolov3.list -t 8

   結果がターミナルに出力されます。

6. 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_voc_tf [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。