telechan / tracking_yolov3

Car Counting YOLOv3

Introduction

keras-yolo3をベースに車両の追跡・カウントを行うプログラムです． 追跡手法にはこちらのブログ記事の内容を参考にしました．

実行環境

実行に使ったPC環境は

OS	Ubuntu
CPU	Intel Core i7-8700
GPU	GeForce GTX 1050 Ti

実行環境に使用したパッケージ一覧:

• Python 3.6.7
• tensorflow-gpu 1.12.0
• Keras 2.1.6
• opencv-python 4.1.2.30
• pillow 6.2.1
• matplotlib 3.1.2
• numpy 1.17.4

以下のコードでパッケージを一括インストールできます．

pip install -r requirement.txt

Keras・tensorflowのバージョンはcudaのバージョンによって変わることに注意．

Quick Start

1. YOLOの学習済み重みをYOLOのサイトからダウンロードしてくる. もしくは以下のコードでダウンロードする．

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

# tiny版
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3-tiny.weights

2. Darknet YOLOの重みをKeras用にコンバートする.

python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

# tiny版
python convert.py yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights model_data/yolo-tiny.h5

3. YOLOの実行

画像での実行:

python yolo_video.py --image

# tiny版
python yolo_video_tiny.py --image

実行すると以下のような表示がされるので，使用したい画像のパスを入力してenterを押せば処理が行われます．

Image detection mode
Ignoring remaining command line arguments: ./path2your_video,
2019-11-20 00:28:38.457780: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 FMA
model_data/yolo.h5 model, anchors, and classes loaded.
Input image filepath:

---

動画での実行:

python yolo_video.py --input [your video path] --output [output path (optional)]

# tiny版
python yolo_video_tiny.py --input [your video path] --output [output path (optional)]

"q" を押せば実行を中断できます．

Usage

yolo_video.py で "--help" オプションを使うと以下のオプション詳細が確認できます．

usage: yolo_video.py [-h] [--model MODEL] [--anchors ANCHORS]
                     [--classes CLASSES] [--gpu_num GPU_NUM] [--image]
                     [--input] [--output]

positional arguments:
  --input        Video input path
  --output       Video output path

optional arguments:
  -h, --help         show this help message and exit
  --model MODEL      path to model weight file, default model_data/yolo.h5
  --anchors ANCHORS  path to anchor definitions, default
                     model_data/yolo_anchors.txt
  --classes CLASSES  path to class definitions, default
                     model_data/coco_classes.txt
  --gpu_num GPU_NUM  Number of GPU to use, default 1
  --image            Image detection mode, will ignore all positional arguments