libtorch yolov3

libtorch-yolov3

純粋な C++ で書かれた YOLO v3 オブジェクト検出アルゴリズムの Libtorch 実装。高速かつ簡単にプロダクションに統合でき、CPU と GPU の両方がサポートされています。楽しんでください〜

このプロジェクトは pytorch バージョンからインスピレーションを得て、C++ で書き直しました。

要件

1. リブトーチ v1.0.0
2. クダ
3. OpenCV (例でのみ使用)

コンパイルするには

1. cmake3
2. gcc5.4+

 mkdir build && cd build
cmake3 -DCMAKE_PREFIX_PATH="your libtorch path" ..

# if there are multi versions of gcc, then tell cmake which one your want to use, e.g.:
cmake3 -DCMAKE_PREFIX_PATH="your libtorch path" -DCMAKE_C_COMPILER=/usr/local/bin/gcc -DCMAKE_CXX_COMPILER=/usr/local/bin/g++ ..

検出器の実行

最初に行う必要があるのは、v3 の重みファイルを取得することです。

 cd models
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 

単一画像の場合:

 ./yolo-app ../imgs/person.jpg

私がテストしたところ、GPU (1080 ti) では 25 ミリ秒かかります。推論ジョブを複数回実行して、平均コストを計算してください。