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Low-Light Image Enhancementモデルであるhitzhangyu/FLW-NetのPythonでのONNX、TFLite推論サンプル。TFLiteへの変換はonnx2tfを使用

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

FLW-Net-onnx2tf-sample

Low-Light Image Enhancementモデルであるhitzhangyu/FLW-NetのPythonでのONNX、TFLite推論サンプルです。
ONNX、TFLiteに変換したモデルも同梱しています。変換自体を試したい方はFLW_Net_onnx2tf.ipynbを使用ください。
TFLiteへの変換にはPINTO0309/onnx2tfを使用しています。

Demo.mp4

Requirement

  • OpenCV 4.5.3.56 or later
  • onnxruntime 1.13.0 or later
  • tensorflow 2.9.1 or later

Demo

デモの実行方法は以下です。

python demo_onnx.py
  • --device
    カメラデバイス番号の指定
    デフォルト:0
  • --movie
    動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
    デフォルト:指定なし
  • --model
    ロードするモデルの格納パス
    デフォルト:model/FLW-Net_320x240.onnx
python demo_tflite.py
  • --device
    カメラデバイス番号の指定
    デフォルト:0
  • --movie
    動画ファイルの指定 ※指定時はカメラデバイスより優先
    デフォルト:指定なし
  • --model
    ロードするモデルの格納パス
    デフォルト:model/saved_model_320x240/FLW-Net_320x240_float16.tflite
  • --num_threads
    推論時に使用するスレッド数
    デフォルト:1

Reference

Author

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

License

FLW-Net-onnx2tf-sample is under MIT License.

License(Movie)

サンプル動画はNHKクリエイティブ・ライブラリー雨イメージ 夜の道路を走る車を使用しています。