CenterNet : アンカーレスな物体検出を行う機械学習モデル

ailia SDKで使用できる機械学習モデルである「CenterNet」のご紹介です。エッジ向け推論フレームワークであるailia SDKとailia MODELSに公開されている機械学習モデルを使用することで、簡単にAIの機能をアプリケーションに実装することができます。

CenterNetの概要

CenterNetはアンカーレスな物体検出を行う機械学習モデルです。2019年4月に公開されました。

Objects as PointsDetection identifies objects as axis-aligned boxes in an image. Most successful object detectors enumerate a nearly…arxiv.org

CenterNetを使用することで、COCOの80カテゴリのバウンディングボックスを計算することができます。

CenterNetでは、OpenPoseなどのヒートマップベースの手法を物体検出に導入することで、YOLOv2以降で使用されているアンカーを使用せずに物体検出を行うことができます。

アンカーについて

アンカーは、予め決まられたバウンディングボックスで、k個のアスペクト比の異なるボックスで定義されます。各バウンディングボックスごとに物体検出を行うことで、同時に検出できるオブジェクト数を増加させることができます。YOLOv2から導入されています。

（出典：https://arxiv.org/abs/1904.07850）

CenterNetのアーキテクチャ

CenterNetでは、物体の中心座標のヒートマップと、中心座標のオフセット、物体のサイズを推論します。

（出典：https://arxiv.org/abs/1904.07850）

CenterNetの性能

CenterNetはYOLOv3やRetinaNetよりも高精度な推論が可能です。

（出典：https://arxiv.org/abs/1904.07850）

ailia SDKでの利用

ailia SDKでは下記のサンプルでCenterNetを実行することができます。

ailia-ai/ailia-modelsShape : (1, 3, 512, 512) Range : [0.0, 1.0] category : [0,79] probablity : [0.0,1.0] position : x, y, w, h [0,1]…github.com

下記のコマンドでWEBカメラから物体を検出します。

python3 centernet.py -v 0

---

アイリア株式会社はAIを実用化する会社として、クロスプラットフォームでGPUを使用した高速な推論を行うことができるailia SDKを開発しています。アイリア株式会社ではコンサルティングからモデル作成、SDKの提供、AIを利用したアプリ・システム開発、サポートまで、 AIに関するトータルソリューションを提供していますのでお気軽にお問い合わせください。