PINTO さんがツイートしていた DAMO-YOLO の ONNX推論を試しています👀
もはや何を認識しているのか分からない。凄いのかもしれない。"DAMO-YOLO" pic.twitter.com/62NRc8xqYV
— Super PINTO (@PINTO03091) 2022年12月6日
すばらしい。 pic.twitter.com/XxcWEHdmYS
— Super PINTO (@PINTO03091) 2022年12月6日
グラフが寄っているため、YOLOv6、YOLOv7、YOLOXと比べると、同パラメータ帯においては、実はmAPとか速度は僅差な気もしますが。。。🤔
ただ、最近Object Detection界隈は発展が停滞している感もあるので、新しく性能が高いモデルは歓迎です。
※今は画像生成AI(Stable Diffusionとか)やチャットAI(ChatGPT)が流行っていて、他の話題が埋もれているだけかもですが。。。
ONNX推論スクリプトを手直しして試してみたのが以下です。
正直、YOLOv6、YOLOv7、YOLOXと比べて凄いかと言うと現時点の感想はどっこいどっこい。
独自データセットとかで比較してみないと、（自分の中で）今後主力とするモデルかは判断できないって感じです。
ひとまず、DAMO-YOLOのONNX推論をCPUで試してみる👀
— 高橋 かずひと@闇のパワポLT職人 (@KzhtTkhs) 2022年12月7日
前処理と後処理からはPyTorchを撲滅した。
精度と速度のバランスはそこそこ？
うーん、、、自前データでトレーニングして比較してみないと使えるか使えないか分からないなー👻 pic.twitter.com/Mcx6W91y4k
DAMO-YOLO追加おためし👀 https://t.co/yvE434Aakm pic.twitter.com/vLXukVJeoK
— 高橋 かずひと@闇のパワポLT職人 (@KzhtTkhs) 2022年12月7日
ちょっと動かした感じの直感ですが、DAMO-YOLOは若干存在しないオブジェクトを誤検出する気がする（物体検出における擬陽性でしたっけ？
ちょっと色々と試してみたいとは思いますが。
今回使用したソースコードとモデルは、以下のリポジトリにコミットしています👻
(追記)
PINTOさんの動物園にもデモを追加しました👻
