ひでみのアイデア帳

くだらないことなんだけど、忘れないために・・・

YOLO v3

4/7(土)に「組込みDL 体験コース」に参加してきた。

目的としてはFPGAにYOLOを組み込めるかという観点でtiny-YOLOの実装と動作確認が合ったのでYOLOの内容がどんななものなのか確認できるかなと思って参加した。

当初の目的は果たすことはできなかったが・・・

それはそれとして、YOLO V3をソフトオンリーで構築する。

っうかか、ここを見ればいいだけなんだけど・・・

darknetビルド

定石通り次のコマンドで完了する。

git clone git://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make

YOLOv3ダウンロード

これも定石通りですね。

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

テスト

検証してみよう。

./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg

実行すると次のように表示される。

layer     filters    size              input                output
    0 conv     32  3 x 3 / 1   416 x 416 x   3   ->   416 x 416 x  32  0.299 BFLOPs
    1 conv     64  3 x 3 / 2   416 x 416 x  32   ->   208 x 208 x  64  1.595 BFLOPs
    2 conv     32  1 x 1 / 1   208 x 208 x  64   ->   208 x 208 x  32  0.177 BFLOPs
    3 conv     64  3 x 3 / 1   208 x 208 x  32   ->   208 x 208 x  64  1.595 BFLOPs
    4 res    1                 208 x 208 x  64   ->   208 x 208 x  64
    5 conv    128  3 x 3 / 2   208 x 208 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
    6 conv     64  1 x 1 / 1   104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x  64  0.177 BFLOPs
    7 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
    8 res    5                 104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x 128
    9 conv     64  1 x 1 / 1   104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x  64  0.177 BFLOPs
   10 conv    128  3 x 3 / 1   104 x 104 x  64   ->   104 x 104 x 128  1.595 BFLOPs
   11 res    8                 104 x 104 x 128   ->   104 x 104 x 128
   12 conv    256  3 x 3 / 2   104 x 104 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   13 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   14 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   15 res   12                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   16 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   17 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   18 res   15                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   19 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   20 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   21 res   18                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   22 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   23 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   24 res   21                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   25 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   26 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   27 res   24                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   28 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   29 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   30 res   27                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   31 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   32 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   33 res   30                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   34 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
   35 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
   36 res   33                  52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 256
   37 conv    512  3 x 3 / 2    52 x  52 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   38 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   39 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   40 res   37                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   41 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   42 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   43 res   40                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   44 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   45 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   46 res   43                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   47 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   48 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   49 res   46                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   50 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   51 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   52 res   49                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   53 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   54 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   55 res   52                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   56 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   57 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   58 res   55                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   59 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   60 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   61 res   58                  26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 512
   62 conv   1024  3 x 3 / 2    26 x  26 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   63 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   64 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   65 res   62                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
   66 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   67 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   68 res   65                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
   69 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   70 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   71 res   68                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
   72 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   73 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   74 res   71                  13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x1024
   75 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   76 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   77 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   78 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   79 conv    512  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 512  0.177 BFLOPs
   80 conv   1024  3 x 3 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x1024  1.595 BFLOPs
   81 conv    255  1 x 1 / 1    13 x  13 x1024   ->    13 x  13 x 255  0.088 BFLOPs
   82 detection
   83 route  79
   84 conv    256  1 x 1 / 1    13 x  13 x 512   ->    13 x  13 x 256  0.044 BFLOPs
   85 upsample            2x    13 x  13 x 256   ->    26 x  26 x 256
   86 route  85 61
   87 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 768   ->    26 x  26 x 256  0.266 BFLOPs
   88 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   89 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   90 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   91 conv    256  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 256  0.177 BFLOPs
   92 conv    512  3 x 3 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 512  1.595 BFLOPs
   93 conv    255  1 x 1 / 1    26 x  26 x 512   ->    26 x  26 x 255  0.177 BFLOPs
   94 detection
   95 route  91
   96 conv    128  1 x 1 / 1    26 x  26 x 256   ->    26 x  26 x 128  0.044 BFLOPs
   97 upsample            2x    26 x  26 x 128   ->    52 x  52 x 128
   98 route  97 36
   99 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 384   ->    52 x  52 x 128  0.266 BFLOPs
  100 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
  101 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
  102 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
  103 conv    128  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 128  0.177 BFLOPs
  104 conv    256  3 x 3 / 1    52 x  52 x 128   ->    52 x  52 x 256  1.595 BFLOPs
  105 conv    255  1 x 1 / 1    52 x  52 x 256   ->    52 x  52 x 255  0.353 BFLOPs
  106 detection
Loading weights from yolov3.weights...Done!
data/dog.jpg: Predicted in 22.116075 seconds.
dog: 99%
truck: 92%
bicycle: 99%

ふむふむ、PCで22秒かかった・・・

Tiny-YOLO

土曜日の体験会ではTiny-YOLOだと認識率が50%ぐらいまで低下してた。

さらに、誤認識も多くなるというところで、Tinyが良いのかわるいのかがはっきりわからない。

どちらかというと、そこまで精度を落として速くする意味は無いんじゃないと思うくらい。

まぁ、でもひとつの基準になったからいいか・・・