ONNXとは
ONNX (Open Neural Network Exchange)は、Tensorflow、PyTorch、MXNet、scikit-learnなど、様々なライブラリで作成された機械学習モデルをPython以外の言語でも動作させるためのライブラリです。C++, C#, Java, Node.js, Ruby, Pythonなどの言語向けのビルドが作られています。
OpenCVとONNX
OpenCV 4.0では、DNNモジュールがONNX形式のモデルをサポートしています。これにより、Pythonで書かれた機械学習モデルをC++などの他の言語で利用することが可能になります。
ONNXモデルの使用方法
以下に、ONNXモデルを使用するための基本的なPythonコードを示します。
import onnx
import onnxruntime
import numpy as np
# ONNXモデルの読み込み
model = onnx.load('model.onnx')
# モデルのチェック
onnx.checker.check_model(model)
# 推論セッションの作成
sess = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
# 入力データの準備
input_name = sess.get_inputs()[0].name
x = np.random.random((1, 3, 224, 224)).astype(np.float32)
# 推論の実行
result = sess.run(None, {input_name: x})
このコードは、ONNXモデルを読み込み、モデルをチェックし、推論セッションを作成し、入力データを準備し、推論を実行する基本的な流れを示しています。
まとめ
Python、OpenCV、ONNXを組み合わせることで、様々な機械学習モデルを効率的に利用し、画像処理タスクを高速に実行することが可能になります。これらのツールは、機械学習エンジニアやデータサイエンティストにとって、非常に有用なツールとなるでしょう。.