Open Model Zoo内のDemoに格納されている
monodepth demo(Python版) を使ってみましょう
cd /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/open_model_zoo/demos/python_demos/monodepth_demo/
このフォルダ内にあるmodels.lstでモデルをダウンロードします
python3 /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/tools/model_downloader/downloader.py –list models.lst -o ~/openvino_models/
ローカルフォルダにダウンロードされますが、このモデルはPytorchのモデルなので、変換が必要です
下記コマンドで変換してください
python3 /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/tools/model_downloader/converter.py –name midasnet -d ~/openvino_models/ –precisions=FP16
何事もなく変換が完了すると思いますので、次に適当な画像ファイルを用意して、実行してみます
今回はアイキャッチ画像を入力に使用します
python3 /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/open_model_zoo/demos/python_demos/monodepth_demo/monodepth_demo.py -m ~/openvino_models/public/midasnet/FP16/midasnet.xml -i DSCN0958_s.jpeg
奥行き画像が取得できているようです
実際にはfloating disparity map (PFM)というPFMファイルが得られ、こちらの画像は同時に得られるPNGとなります
産業用画像処理装置開発、
ゲームコンソール開発、半導体エンジニアなどを経て、
Webエンジニア＆マーケティングをやっています
好きな分野はハードウェアとソフトウェアの境界くらい
