Introduction M2Detよりもより良いObjectDetectionの論文が出ていたのでRadeonGPU上で動作確認を行いました。M2Detも中国勢でCenterNetも中国系の人が書いたCenterNetというモデルです。論文の通りであればYoloV3< M2Det< CenterNetとなる最も精度が高く軽いモデルになります。 CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection https://arxiv.org/abs/1904.08189 PyTorch実装 https://github.com/xingyizhou/CenterNet/blob/master/readme/INSTALL.md Keras実装 https://github.com/see--/keras-centernet 動作確認 クローンして必要なパッケージを入れます。 git clone https://github.com/see--/keras-centernet cd keras-centernet sudo pip3 install -r requirements.txt 必要パッケージは Keras==2.2.4 opencv-python==3.4.3.18 tqdm==4.26.0 youtube-dl==2019.4.30 pytest==4.4.1 Pillow==6.0.0 matplotlib==3.0.3 Cython==0.29.7 pycocotools==2.0.0 KerasのBackendはtensorflow-rocm 1.13.3を使用します。 youtube-dlは今回は不要です。 以下のコマンドでROCm-TensorFlow上でGPU(RadeonVII)を確認。 python3 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; device_lib.list_local_devices()" johndoe@thiguhag:~$ python3 -c "from tensorflow.python.client import device_lib; device_lib.list_local_devices()" 2019-04-15 23:10:40.484698: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.