aarcosg/traffic-sign-detection の Faster RCNN ResNet50をONNXに変換して推論するサンプルです。
ONNX変換はTraffic-Sign-Detection-ONNX-SampleをColaboratoryで実行しています。

このモデルはGTSDB(German Traffic Sign Detection Benchmark)で訓練されたモデルのため、ドイツ向けです。
以下は日本の道路ですが、当然検出されているクラスIDはあっていません。

opencv-python 4.5.3.56 or later
onnxruntime-gpu 1.9.0 or later
※onnxruntime-gpuはonnxruntimeでも動作しますが、推論時間がかかるためGPUを推奨します

faster_rcnn_resnet50.onnxをダウンロードしてmodelディレクトリに置いてください。

デモの実行方法は以下です。

python demo_video_onnx.py

以下のオプション指定が可能です。

• --use_debug_window
  動画書き込み時に書き込みフレームをGUI表示するか否か
  デフォルト：指定なし
• --model
  ByteTrackのONNXモデル格納パス
  デフォルト：model/faster_rcnn_resnet50.onnx
• --video
  入力動画の格納パス
  デフォルト：sample.mp4
• --output_dir
  動画出力パス
  デフォルト：output
• --score_th
  検出のスコア閾値
  デフォルト：0.3

python demo_webcam_onnx.py

以下のオプション指定が可能です。

• --model
  ByteTrackのONNXモデル格納パス
  デフォルト：model/faster_rcnn_resnet50.onnx
• --device
  カメラデバイス番号の指定
  デフォルト：0
• --width
  カメラキャプチャ時の横幅
  デフォルト：960
• --height
  カメラキャプチャ時の縦幅
  デフォルト：540
• --score_th
  検出のスコア閾値
  デフォルト：0.3

• traffic-sign-detection

高橋かずひと(https://twitter.com/KzhtTkhs)

Traffic-Sign-Detection-ONNX-Sample is under MIT License.