axinc-ai / ailia-models Goto Github PK

The collection of pre-trained, state-of-the-art AI models for ailia SDK

Python 96.50% Shell 0.37% C 0.10% Jupyter Notebook 3.02%

action-recognition anomaly-detection audio-processing background-removal crowd-counting deep-learning face-detection face-recognition fashion-ai gan hand-detection image-classification image-segmentation machine-learning neural-network object-detection object-recognition object-tracking pose-estimation

ailia-models's People

Contributors

Stargazers

Watchers

Forkers

herryliq onexuan hengle dganguly1120 yushi0221 pannaqlucky liudixian littlewat trendstream aeye691919 yamano1212 fasladodo 1000x amirunpri2018 karolmajek huhuhu12138 watchhub undercontroller novikovms aigizk ramprakashprogramming olalaye cuijianzhu vanshdeepsinha ysit21 nosepas1 taniokah guker hobein itsmeterada ldthinh mo1998 rukon-uddin lidong-jimi thanit456 zlszhonglongshen long-long-float jerryfaker krema01 dodobaba robbertonly roopeshreddy888 kyoheihei ahmadkhatib-github rodrigoheck guanxusenn jkginfinite ayushbhardwaj321 rahulprrahul 0xforked xmzhuxm toraji1212 tramper2 vineet019 nayemabs charlie839242 alexjs-dev nrkrishna ankur-singh chenfeifei01 leewoody srn0811 linker666 j201111100523 ganhao88688 datascientist786 h-ccc wesias7 pythonuser-shunya thanhtung-dao sudheendra-euclidinnovations luansieunhan1999 mudasirhabib123 danielschulz aliosamahassan jsn-developer k16kgw tamalign dmvevents universalwow shiyoi codingdudecom iwentao optimus1009 tushantkumar imkhubaibraza rohanwadkar liungkejin akila-rb kompaso wonderina anand99-cmd eightfx zakrzewki lamanhasanli99 fabalex7 meranl 81815658qq sjy0727 li-car-fei

ailia-models's Issues

Unexpected Results GAZEML

refactoringの結果がうまくいかないため masterブランチのgazezml.pyを実行してみたところ，次のような結果となり README.md と同じ出力が得られない．

環境

Macbook pro 2017
ailia (axell-corp/ailia-aeplugin/issues/24のものを使用)

ADD: Image Inpainting via Generative Multi-column Convolutional Neural Networks

https://github.com/shepnerd/inpainting_gmcnn

ADD GAN-zoo

pytorch_GAN_zoo: facebook researchによるProgressive GAN

refactoring

やはり，5ループ回しているのが推論パフォーマンス計測のためということがわかりづらいようなので全モデルに対してコメントをいれる
この際に，全てrecognize_from...という関数名でメイン関数を書いていたのをモデルにそぐわない場合は変更しておく

ADD pixel-link

pixel-link: 画像内の文字のdetection

ADD DeepSpeech

deepspeech

ADD pytorch-inpainting-with-partial-conv

pytorch-inpainting-with-partial-conv

HR-Netの精度が悪い

本家のissue 59の画像と比較してデモの画質がかなり荒いのが気になる．
色塗りを行っている部分・画像の前処理などを重点的に再確認した方が良さそう．

ADD illustration2vec

illustration2vec

デフォルトをoptモデルにする

action='store_false'でgrepをしたところ、deeplab、hair_segmentation、lwhumanposeにstore_falseが残っていたので修正する。

LightWeightHumanPose3Dのカメラ入力解像度の変更

Jetsonの場合、Webカメラデバイスとして(448,256)が使用できない。Webカメラとしてはデフォルト解像度で取得して、推論時にリサイズした方が良さそう。
e212b32#diff-cd2c7a727abed0b954278ec78ebff684

GoogLeNet Preprocessing

ref: https://github.com/sngyo/ailia-models/tree/refactoring/googlenet

1. ailia.Classifier

ailia.Net に統一したいですね (etlも同様)

入力時のshapeが変わるのがトリッキーかと思います．

2. Preprocess

どうやらそれなりの精度で実行はできているのですが，少なくとも本家 PyTorch版とはだいぶ Preprocessが異なっているように見えます．

ImageNet用のnoramlizeをかけていない
なぜか入力が4チャンネルになっている

ADD waifu2x-caffe

waifu2x-caffe

ADD DeblurGAN

DeblurGAN

Add VGG16 model

ADD awesome-crowd-counting

Awesome-Crowd-Counting

module 'ailia' has no attribute 'DETECTOR_ALGORITHM_SSD'

requirements.txtのためにmobilenet_ssdを実行している際に発覚したエラー
ailia version 1.2.2

ONNX file and Prototxt file are prepared!
env_id: 1
Traceback (most recent call last):
  File "mobilenet_ssd.py", line 189, in <module>
    main()
  File "mobilenet_ssd.py", line 185, in main
    recognize_from_image()
  File "mobilenet_ssd.py", line 115, in recognize_from_image
    algorithm=ailia.DETECTOR_ALGORITHM_SSD, env_id=env_id
AttributeError: module 'ailia' has no attribute 'DETECTOR_ALGORITHM_SSD'

yolov1_faceの出力がREADMEと異なる

出力画像は下記の通り (masterブランチの実行で確認)
環境 MacBookPro2017, ailia version 1.2.1.617-rc04eea2
ailiaのバグなら修正を，正常に動いているようであればREADMEの画像の差し替えが必要

Add 3d-pose-baseline model

ADD SSR-Net

SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation

Add FaceAlignment Model

VGGFace16 Reproducibility

VggFace16モデルについて，再現性が取れていないようなのですが，これは ailia.Net()に由来するものなのでしょうか？
(リファクタ後にテストしたところ，再現性が取れない事態が発生し masterブランチでも再現性が取れないことを確認しました)

結果が変わるほどのものではないのですが，「理由がわからず再現性が取れていない」では困るので確認したく issue としました．ailia内部でSEED固定されていない乱数を使う処理などが使用されているのでしょうか．

--- 参考 ---

# 1st 
image_a vs image_b =  1.1417997
not same person
image_a vs image_c =  0.71154857
same person

# 2nd
image_a vs image_b =  1.1428267
not same person
image_a vs image_c =  0.7116307
same person

# 3rd
image_a vs image_b =  1.1430397
not same person
image_a vs image_c =  0.7112435
same person

ADD Style2paints

style2paints

MobilenetV3 weight updated

https://github.com/d-li14/mobilenetv3.pytorch

モデルの重みが最新版に更新された
際エクスポート -> update

LICENSE for Efficient Net

#92
こちらのPRに関しまして，ライセンスファイルが抜け落ちているように思われます．

ADD: Hand Tracker

https://github.com/wolterlw/hand_tracking

ADD: PRNet

https://github.com/YadiraF/PRNet

DocProj

DocProj: Miscrosoft's dewarpnet, 後段の露光補正モデルに興味

ADD FCRN-DepthPrediction

FCRN-DepthPrediction:Deeper Depth Prediction with Fully Convolutional Residual Networks

[PENDING] ADD yolo nano

https://github.com/lingtengqiu/Yolo_Nano/

Macでbertのtransformersがインストールできない

pip3 install transformers
を行うと、下記のエラーになる。

  Building wheel for tokenizers (PEP 517) ... error
  ERROR: Command errored out with exit status 1:
   command: /usr/local/opt/python/bin/python3.7 /usr/local/lib/python3.7/site-packages/pip/_vendor/pep517/_in_process.py build_wheel /var/folders/3j/lgx8w81n5jv4jqm_k9134kbm0000gn/T/tmpu8kxvdn0
       cwd: /private/var/folders/3j/lgx8w81n5jv4jqm_k9134kbm0000gn/T/pip-install-be8v20pf/tokenizers
  Complete output (36 lines):
  running bdist_wheel
  running build
  running build_py
  creating build
  creating build/lib
  creating build/lib/tokenizers
  copying tokenizers/__init__.py -> build/lib/tokenizers
  creating build/lib/tokenizers/models
  copying tokenizers/models/__init__.py -> build/lib/tokenizers/models
  creating build/lib/tokenizers/decoders
  copying tokenizers/decoders/__init__.py -> build/lib/tokenizers/decoders
  creating build/lib/tokenizers/normalizers
  copying tokenizers/normalizers/__init__.py -> build/lib/tokenizers/normalizers
  creating build/lib/tokenizers/pre_tokenizers
  copying tokenizers/pre_tokenizers/__init__.py -> build/lib/tokenizers/pre_tokenizers
  creating build/lib/tokenizers/processors
  copying tokenizers/processors/__init__.py -> build/lib/tokenizers/processors
  creating build/lib/tokenizers/trainers
  copying tokenizers/trainers/__init__.py -> build/lib/tokenizers/trainers
  creating build/lib/tokenizers/implementations
  copying tokenizers/implementations/byte_level_bpe.py -> build/lib/tokenizers/implementations
  copying tokenizers/implementations/sentencepiece_bpe.py -> build/lib/tokenizers/implementations
  copying tokenizers/implementations/base_tokenizer.py -> build/lib/tokenizers/implementations
  copying tokenizers/implementations/__init__.py -> build/lib/tokenizers/implementations
  copying tokenizers/implementations/char_level_bpe.py -> build/lib/tokenizers/implementations
  copying tokenizers/implementations/bert_wordpiece.py -> build/lib/tokenizers/implementations
  copying tokenizers/__init__.pyi -> build/lib/tokenizers
  copying tokenizers/models/__init__.pyi -> build/lib/tokenizers/models
  copying tokenizers/decoders/__init__.pyi -> build/lib/tokenizers/decoders
  copying tokenizers/normalizers/__init__.pyi -> build/lib/tokenizers/normalizers
  copying tokenizers/pre_tokenizers/__init__.pyi -> build/lib/tokenizers/pre_tokenizers
  copying tokenizers/processors/__init__.pyi -> build/lib/tokenizers/processors
  copying tokenizers/trainers/__init__.pyi -> build/lib/tokenizers/trainers
  running build_ext
  running build_rust
  error: Can not find Rust compiler
  ----------------------------------------
  ERROR: Failed building wheel for tokenizers
  Running setup.py clean for tokenizers
Failed to build tokenizers
Building wheels for collected packages: boto3
  Building wheel for boto3 (setup.py) ... done
  Created wheel for boto3: filename=boto3-1.12.31-py2.py3-none-any.whl size=127531 sha256=99c005f0c0e8771ff453c7d1bc6ecfba0173f75f93668e3a335980ec2e030403
  Stored in directory: /Users/kyakuno/Library/Caches/pip/wheels/70/e6/59/23d4914b0d95e4d934ff3e7f8f84e529804340095fa8a59494
Successfully built boto3
ERROR: Could not build wheels for tokenizers which use PEP 517 and cannot be installed directly

partialconv inference error for MacOS

#45

こちらに関連したエラーである気がしているが，MacOS上で pdresnet152をモデルとして動かそうとすると出力がNanになってしまう．(linux上では動作確認済み)

他のモデルはとりあえず問題なさそうなのでデフォルトモデルを変更して対応 & READMEに注意書き記載で対応します

ADD Deep Sort

Deep Sort: Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric

Add OpenPose Model

WIP maskrcnn

[Pending ] ADD Hand Pose Estimation

Hand Pose Estimation: keras version of Realtime Multi-Person 2D Pose Estimation using Part Affinity Fields (openpose) and tensorflow version of Convolutional Pose Machines (cpm).