# iinfer (Image Inference Application)
- onnx又はmmlabフォーマットのAIモデルファイルを実行するアプリケーションです。
- ドキュメントは[こちら](https://hamacom2004jp.github.io/iinfer/)。
- iinferを使用することで、AIモデルを簡単に実行することが出来ます。
- 動作確認したモデルは[動作確認済みモデル](https://hamacom2004jp.github.io/iinfer/docs/models.html)に記載しています。
- 主なAIタスクは、画像分類、物体検知、領域検知、顔検知、顔認識です。
- 複数の `iinfer` コマンドの入出力をつなげる、パイプライン処理を行うことが出来ます。
- GUIモードを使用することで、 `iinfer` コマンド操作を簡単に行うことが出来ます。
## iinferの動作イメージ
1. **iinfer client** は **imageファイル** や **camera** から画像を取得し、 **推論結果 predict.json** を出力します。
2. **iinfer server** は推論を行うサーバーです。 **iinfer client** からの要求に応えて、推論結果を **iinfer client** に返します。
3. **iinfer server** は予め **ai model** をロードしておくことで、推論を高速化します。
4. **iinfer client** と **iinfer server** は **Redis** 経由で通信します。
5. **iinfer server** と **Redis** は **dockerコンテナ** を使用して起動させることが出来ます。
## インストール方法
インストール方法は [こちら](https://hamacom2004jp.github.io/iinfer/docs/install.html) を参照してください。
## iinferの使用方法
iinferを使用するには、次のコマンドを実行します:
1. guiモードで利用する場合:
```bash
iinfer -m gui -c start
```
2. コマンドモードで利用する場合
1. AIモデルのデプロイ:
```bash
# 画像AIモデルのデプロイ
# 推論タイプはモデルのAIタスクやアルゴリズムに合わせて指定する。指定可能なキーワードは"iinfer -m client -c predict_type_list"コマンド参照。
iinfer -m client -c deploy -n <任意のモデル名> -f \
--model_file <モデルファイル> \
--model_conf_file <モデル設定ファイル> \
--predict_type <推論タイプ> \
--label_file <ラベルファイル>
# デプロイされている画像AIモデルの一覧
iinfer -m client -c deploy_list -f
```
2. AIモデルのセッションを開始:
```bash
# 画像AIモデルを起動させて推論可能な状態に(セッションを確保)する
# use_trackを指定するとObjectDetectionタスクの結果に対して、MOT（Multi Object Tracking）を実行しトラッキングIDを出力する。
iinfer -m client -c start -n <モデル名> -f \
--use_track
```
3. 推論を実行:
```bash
# 推論を実行する
# output_previewを指定するとimshowで推論結果画像を表示する（GUI必要）
iinfer -m client -c predict -n <モデル名> -f \
-i <推論させる画像ファイル> \
-o <推論結果の画像ファイル> \
--output_preview
# カメラキャプチャー画像を元に推論を実行し、クラススコアが0.8以上の物体のみを検出する
# --stdin --image_type capture で標準入力のキャプチャー画像を推論する
iinfer -m client -c capture | \
iinfer -m client -c predict -n <モデル名> \
--stdin \
--image_type capture \
--nodraw | \
iinfer -m postprocess -c det_filter -f -P \
--stdin \
--score_th 0.8
```
4. AIモデルのセッションを開放:
```bash
# 画像AIモデルを停止させてセッションを開放
iinfer -m client -c stop -n <モデル名> -f
```
## Lisence
This project is licensed under the MIT License, see the LICENSE file for details
Raw data
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AI\u30e2\u30c7\u30eb\u306e\u30c7\u30d7\u30ed\u30a4:\r\n\r\n ```bash\r\n # \u753b\u50cfAI\u30e2\u30c7\u30eb\u306e\u30c7\u30d7\u30ed\u30a4\r\n # \u63a8\u8ad6\u30bf\u30a4\u30d7\u306f\u30e2\u30c7\u30eb\u306eAI\u30bf\u30b9\u30af\u3084\u30a2\u30eb\u30b4\u30ea\u30ba\u30e0\u306b\u5408\u308f\u305b\u3066\u6307\u5b9a\u3059\u308b\u3002\u6307\u5b9a\u53ef\u80fd\u306a\u30ad\u30fc\u30ef\u30fc\u30c9\u306f\"iinfer -m client -c predict_type_list\"\u30b3\u30de\u30f3\u30c9\u53c2\u7167\u3002\r\n iinfer -m client -c deploy -n <\u4efb\u610f\u306e\u30e2\u30c7\u30eb\u540d> -f \\\r\n --model_file <\u30e2\u30c7\u30eb\u30d5\u30a1\u30a4\u30eb> \\\r\n --model_conf_file <\u30e2\u30c7\u30eb\u8a2d\u5b9a\u30d5\u30a1\u30a4\u30eb> \\\r\n --predict_type <\u63a8\u8ad6\u30bf\u30a4\u30d7> \\\r\n --label_file <\u30e9\u30d9\u30eb\u30d5\u30a1\u30a4\u30eb>\r\n\r\n # \u30c7\u30d7\u30ed\u30a4\u3055\u308c\u3066\u3044\u308b\u753b\u50cfAI\u30e2\u30c7\u30eb\u306e\u4e00\u89a7\r\n iinfer -m client -c deploy_list -f\r\n ```\r\n\r\n 2. AI\u30e2\u30c7\u30eb\u306e\u30bb\u30c3\u30b7\u30e7\u30f3\u3092\u958b\u59cb:\r\n\r\n ```bash\r\n\r\n # \u753b\u50cfAI\u30e2\u30c7\u30eb\u3092\u8d77\u52d5\u3055\u305b\u3066\u63a8\u8ad6\u53ef\u80fd\u306a\u72b6\u614b\u306b(\u30bb\u30c3\u30b7\u30e7\u30f3\u3092\u78ba\u4fdd)\u3059\u308b\r\n # use_track\u3092\u6307\u5b9a\u3059\u308b\u3068ObjectDetection\u30bf\u30b9\u30af\u306e\u7d50\u679c\u306b\u5bfe\u3057\u3066\u3001MOT\uff08Multi Object Tracking\uff09\u3092\u5b9f\u884c\u3057\u30c8\u30e9\u30c3\u30ad\u30f3\u30b0ID\u3092\u51fa\u529b\u3059\u308b\u3002\r\n iinfer -m client -c start -n <\u30e2\u30c7\u30eb\u540d> -f \\\r\n --use_track\r\n ```\r\n\r\n 3. \u63a8\u8ad6\u3092\u5b9f\u884c:\r\n\r\n ```bash\r\n # \u63a8\u8ad6\u3092\u5b9f\u884c\u3059\u308b\r\n # output_preview\u3092\u6307\u5b9a\u3059\u308b\u3068imshow\u3067\u63a8\u8ad6\u7d50\u679c\u753b\u50cf\u3092\u8868\u793a\u3059\u308b\uff08GUI\u5fc5\u8981\uff09\r\n iinfer -m client -c predict -n <\u30e2\u30c7\u30eb\u540d> -f \\\r\n -i <\u63a8\u8ad6\u3055\u305b\u308b\u753b\u50cf\u30d5\u30a1\u30a4\u30eb> \\\r\n -o <\u63a8\u8ad6\u7d50\u679c\u306e\u753b\u50cf\u30d5\u30a1\u30a4\u30eb> \\\r\n --output_preview\r\n\r\n # \u30ab\u30e1\u30e9\u30ad\u30e3\u30d7\u30c1\u30e3\u30fc\u753b\u50cf\u3092\u5143\u306b\u63a8\u8ad6\u3092\u5b9f\u884c\u3057\u3001\u30af\u30e9\u30b9\u30b9\u30b3\u30a2\u304c0.8\u4ee5\u4e0a\u306e\u7269\u4f53\u306e\u307f\u3092\u691c\u51fa\u3059\u308b\r\n # --stdin --image_type capture \u3067\u6a19\u6e96\u5165\u529b\u306e\u30ad\u30e3\u30d7\u30c1\u30e3\u30fc\u753b\u50cf\u3092\u63a8\u8ad6\u3059\u308b\r\n iinfer -m client -c capture | \\\r\n iinfer -m client -c predict -n <\u30e2\u30c7\u30eb\u540d> \\\r\n --stdin \\\r\n --image_type capture \\\r\n --nodraw | \\\r\n iinfer -m postprocess -c det_filter -f -P \\\r\n --stdin \\\r\n --score_th 0.8\r\n ```\r\n\r\n 4. AI\u30e2\u30c7\u30eb\u306e\u30bb\u30c3\u30b7\u30e7\u30f3\u3092\u958b\u653e:\r\n\r\n ```bash\r\n # \u753b\u50cfAI\u30e2\u30c7\u30eb\u3092\u505c\u6b62\u3055\u305b\u3066\u30bb\u30c3\u30b7\u30e7\u30f3\u3092\u958b\u653e\r\n iinfer -m client -c stop -n <\u30e2\u30c7\u30eb\u540d> -f\r\n ```\r\n\r\n## Lisence\r\n\r\nThis project is licensed under the MIT License, see the LICENSE file for details\r\n\r\n\r\n",
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