Google人體圖像分割模型Bodypix再次更新,針對Coral開發板優化,720p/30fps流暢運行

2020年06月08日 16:30:30 拜倫建站 118次

AI開發板果然是各大廠商的必爭之地。樹莓派4剛發布8GB版,快被遺忘的谷歌Coral開發板就迎來新的機器學習模型,登上了近日GitHub開源熱榜。

去年谷歌發布了識別人體24個部位的Bodypix 2.0模型,現在谷歌把它移植到了Coral設備上,而且針對這款硬件的API做了特殊優化。

Google人體圖像分割模型Bodypix再次更新,針對Coral開發板優化,720p/30fps流暢運行

Coral BodyPix有很多種用法,除了最基礎的對人體不同部位的識別與分割,還能實現匿名人流量統計。

Google人體圖像分割模型Bodypix再次更新,針對Coral開發板優化,720p/30fps流暢運行

當然這也僅僅是官方GitHub上列出的兩種應用,實際的用法更多。

什么是Bodypix

Bodypix最早是谷歌在2019年2月發布的人體分割AI模型。

BodyPix能將圖像分割為屬于人的和不屬于人的像素,屬于人的部分可以進一步分類為24個身體部位之一。24個身體部位包括頭部、右上臂、左小腿、軀干等等。

Google人體圖像分割模型Bodypix再次更新,針對Coral開發板優化,720p/30fps流暢運行

去年11月,谷歌發布了它的升級2.0版,加入了對多人圖像的支持,還增加了基于ResNet-50的模型、新的API、權重量化以及對不同尺寸圖像的支持。

作為一個Tensorflow.Js項目,Bodypix可以在瀏覽器端運行,即使在手機上也很流暢。谷歌官方實測,Bodypix模型可以在iPhone X上以21fps流暢運行。

Google人體圖像分割模型Bodypix再次更新,針對Coral開發板優化,720p/30fps流暢運行

現在,經過谷歌官方的優化,即使是硬件規格更低的Coral開發板也能流暢使用了,幀率甚至不輸iPhone。

安裝與使用

BodyPix依賴于最新版本的Coral API,而對于Coral開發板,則需要安裝最新的Mendel OS。然后運行項目中的install_requirements.sh來安裝其他依賴項。

python3?bodypix.py

以上命令還可以加入不同選項進行更細化的操作,比如加入—width和—height來控制輸入圖像的分辨率,這樣就可以在運行的速度和精度之間進行取舍。

python3?bodypix.py?--width?480?--height?360#?fast?but?low?res

python3?bodypix.py?--width?640?--height?480#?default

python3?bodypix.py?--width?1280?--height?720#?slower?but?high?res

除了更改分辨率外,項目中還包含MobileNet和ResNet兩種模型供用戶選擇。

如果你面對顯示器,想制造鏡像的效果,則可以加入參數:

python3?bodypix.py?--mirror

另外還能對輸入幀的編碼格式進行定義:

python3?bodypix.py?--h264

python3?bodypix.py?--jpeg

還有我們開頭提到的匿名模式,加入參數—anonymize,就可以不顯示人物的身體特征和骨架,僅僅顯示外部輪廓。

python3?bodypix.py?--anonymize

關于谷歌Coral

谷歌在2019年初在TensorFlow開發者大會上推出的一系列邊緣AI設備,不僅有類似于樹莓派的開發板,還有AI加速計算棒。它們都內置了邊緣TPU,比樹莓派更適合做AI運算。

Google人體圖像分割模型Bodypix再次更新,針對Coral開發板優化,720p/30fps流暢運行

當時谷歌宣稱,Coral開發板能夠以每秒30幀的速度在高分辨率視頻上運行深度神經網絡。

現在,谷歌發布的Coral Bodypi針對Coral開發板上的iMX8MQ GPU和VPU進行優化,可以在平臺上進行實時處理和渲染。

在項目主頁中,谷歌表示優化后的Bodypix在Coral開發板上,即使以1280x720分辨率運行,也可以達到30fps,總算是兌現了當初的諾言。

開源地址:

https://github.com/google-coral/project-bodypix

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