/seg_Semantic_inference

This is repository for uniform inference of different models

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

Проект для инференса и оценки сегментационных НС в унифицированном формате

Состав проекта

  • Папка [models] - содержит папки по архитектурам, в каждой из которой находятся:
    pb-модель НС, описание в формате json, и опционально - файл с оптимизированной pb-моделью для каждой конфигурации. Модели доступны на яндекс-диске по ссылке: https://yadi.sk/d/y_npzfpg6ZtI0w, либо можно запросить на orsveri@gmail.com.

  • Папка [test_images] - содержит папки:

    • [gt] - маски к изображениям из папки input
    • [input] - примеры изображений

  • Папка [txt_result] - содержит текстовые файлыс результатами оценки моделей по метрике mIoU и скорости работы

  • Скрипт [inference_pb_json.py] - для вывода (предсказания) с помощью pb-моделей. АВТОНОМНЫЙ СКРИПТ.

  • Скрипт [inference_pb_json2.py] - для вывода (предсказания) с помощью pb-моделей, более удобный вариант. АВТОНОМНЫЙ СКРИПТ.

  • Скрипт [evaluate_IoU_pb.py] - для расчета IoU по классам, mIoU и скорости работы в кадрах/с

  • Скрипт [utils.py] - служебные функции для скриптов оценки.

  • Статья [Материалы.pdf] - статья с описанием экспериментов и использованных моделей

Для запуска модели на инференс использовать скрипт inference_pb_json2.py

Сделать:
Выделение сессии тензорфлоу в отдельный блок. Сессия открывается в конструкторе класса Predictor.
[] Сделать корректное закрытие сессии или убедиться, что с ней и без закрытия всё в порядке (скорее всего, нет).
[] Дописать методы класса Predictor для работы с видео, с директориями изображений (подсмотреть в юнете/йоло).\