Dlib での画像分類,物体検出,顔検出,トラッキング・ビジョン,顔のランドマーク検出(Dlib 付属のプログラムを実行)
前準備
curl のインストール
- Ubuntu での curl のインストール
sudo apt -y update sudo apt -y install curl
Git のインストール
Git のページ https://git-scm.com/ からダウンロードしてインストール:
CMake のインストール
- Ubuntu では,端末で,次のコマンドを実行して,cmake をインストールする.
sudo apt -y update sudo apt -y install cmake cmake-curses-gui
Ubuntu では bzip2 のインストール
- Ubuntu での bzip2 のインストール
sudo apt -y update sudo apt -y install bzip2
Dlib のインストール
Dlib に付属のサンプルプログラムのビルド
Dlib に付属のサンプルプログラムは,examplesの下にある.次の手順でビルドする.
http://dlib.net/compile.html の記述に従う
画像分類
画像分類:画像(1つ)から、所定のラベル(複数)のうち1つを推定すること。あるいは、複数を推定すること。推定するとき、その確率とともに得ることもある
Ubuntu の場合
Ubuntu を使用する場合は,次のように操作する.
- 学習済みモデルのダウンロード
cd /usr/local/dlib/examples sudo curl -O http://dlib.net/files/resnet34_1000_imagenet_classifier.dnn.bz2 sudo bzip2 -d resnet34_1000_imagenet_classifier.dnn.bz2
- 画像分類の実行
画像分類される画像は,「faces/*.jpg」で指定している.
cd /usr/local/dlib/examples ./build/dnn_imagenet_ex faces/*.jpg
画像分類される画像












物体検出(Max-Margin Object Detection by Davis E. King を使用)
物体検出:画像から、ある種類の物体を検出し、その位置と大きさを得る。1つの画像の中に、物体が複数あることもある。
Max-Margin 物体検出法が利用されている(文献は次の通り) それにより,Dlib による文体検出が行われる.
Davis E. King, Max-Margin Object Detection, CoRR, abs/1502.00046, 2015.
Ubuntu の場合
Ubuntu を使用する場合は,次\ のように操作する.
学習済みモデルのダウンロード
cd /usr/local/dlib/examples
cd build
sudo curl -O http://dlib.net/files/mmod_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2
sudo bzip2 -d mmod_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2
物体検出の実行(車の正面)
cd /usr/local/dlib/examples/build
./dnn_mmod_find_cars_ex


学習済みモデルのダウンロード
cd /usr/local/dlib/examples
cd build
sudo curl -O http://dlib.net/files/mmod_front_and_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2
sudo bzip2 -d mmod_front_and_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2
物体検出の実行(車の正面と背面)
cd /usr/local/dlib/examples/build
./dnn_mmod_find_cars2_ex

顔検出
Dlib による顔検出 は次の仕組みで行われる.
Dlib には,ディープラーニングの CNN (convolutional neural network) を用いた物体検出が実装されている.
Max-Margin 物体検出法が利用されている(文献は次の通り) それにより,Dlib による顔検出が行われる.
Davis E. King, Max-Margin Object Detection, CoRR, abs/1502.00046, 2015.
トラッキング・ビジョン(correlation_tracker を使用)
Windows の場合
Windows を使用する場合は,次のように操作する.
cd C:\dlib
cd examples\build
.\release\video_tracking_ex ..\video_frames

犬の顔画像について眼鏡をあてはめる,顔のランドマーク検出
Ubuntu の場合
Ubuntu を使用する場合は,次\ のように操作する.
学習済みモデルのダウンロード
cd /usr/local/dlib/examples
sudo curl -O http://dlib.net/files/mmod_dog_hipsterizer.dat.bz2
sudo bzip2 -d mmod_dog_hipsterizer.dat.bz2
実行してみる
cd /usr/local/dlib/examples
./build/dnn_mmod_dog_hipsterizer mmod_dog_hipsterizer.dat faces/dogs.jpg

