V1.0 2021/7/15

抜粋
はじめての顔・物体認識用ＡＩ開発キットＴＦ２～Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ ｖ２、ＹｏｌｏなどＡＩ開発キット（写真、ビデオ、カメラ対応）～

開発編（グラフィック_ubuntu版）

v2

スペクトラム・テクノロジー株式会社
https://spectrum-tech.co.jp
sales@spectrum-tech.co.jp
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1

開発編 目次• ubuntu運用マニュアル
1.
2.
3.
4.

ページ

ubuntuについて
基本コマンド
基本操作
日常運用

4
4
6
7

• ハード・ソフトウエア概要
1.
2.

ハード概要
ソフト概要

9

①
②
③

10
11
12

ソフト一覧
機能一覧
プロトコルスタック• Tensorflow• Tensorflow AI概要
1.
2.

抜粋版のため、本文とページは一致しません

13
14
15

開発キット全体像
開発プログラム一覧• Tensorflow開発
1.

Object detection
①
②
③
④
⑤
⑥
⑦
⑧

カメラ（物体検出）
写真（物体検出）ペットモデル作成手順
トランプモデル作成手順
写真（信号機、ヘルメット検出）
セグメンテーション（写真、カメラ）
セグメンテーション風船（写真、カメラ）
アノテーション（LabelImg、Roboflow）

17
18
19
25
31
33
37
40

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2

開発編 目次

ページ• Yolo• Yolo AI概要

44

1. 開発キット全体像
2. 開発プログラム一覧

4546 抜粋版のため、本文とページは一致しません• Ｙｏｌｏ開発
1. Ｙｏｌｏ4748
49① 物体検出（写真）② 物体検出（ビデオ）③ 物体検出（カメラ）

2. Ｙｏｌｏモデル作成手順
3. Ｙｏｌｏ顔認識例１
4. Ｙｏｌｏ顔認識例２

50
54
57

• Opencv開発

1. Ｏｐｅｎｃｖ顔検出
2. Ｏｐｅｎｃｖ顔認識

58
59• 顔認識、物体認識 応用例
1. 居眠り運転検出事例
2. ポーズ検出事例

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60
61
64

3

Ubuntu運用マニュアル
1. UbuntuについてＬｉｎｕｘの中でも一番シェアの高いＯＳです。２００４年にＤｅｂｉａｎ系から派生。

2. Linux基本コマンド① システム関係• 起動：電源を入れると自動で起動します。
• 再起動：$ reboot
又は、左上のメニューの「ゲストを再起動• 終了：$ shutdown
又は、左上のメニューの「ゲストをシャットダウン」• ログアウト $ exit
ルートからログアウトします• 日本語／英語の入力切替：半角／全角のボタン（ＥＳＣボタンの下）

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4

Ubuntu運用マニュアル
2.

Linux基本コマンド② ディレクトリ操作、コピー、移動、削除
masa@ubuntu:~$cd /home/masa/Documents
ディレクトリの切り替え
masa@ubuntu :/home/masa/Documents$ ls ファイルとディレクトリの表示（表示したら操作したいファイルを右クリック
でコピペして操作します
masa@ubuntu:~$ cp ファイル名 ディレクトリ 配下のディレクトリのファイルを別のディレクトリへコピー
masa@ubuntu:~$ mv ファイル名 ディレクトリ
配下のディレクトリのファイルを別のディレクトリへ移動
masa@ubuntu:~$ rm ファイル名
ファイルの削除
便利な機能
rm –help
コマンドのオプションが分からない場合は、ヘルプで問い合わせる。すべてのコマンド共通(マイナスを２個とhelp)③ ユーザ権限、プロセス他
masa@ubuntu :~ $ su スーパーユーザ（root)に切り替え、パスワードを入力
masa@Ubuntu:~$ sudo
ルート権限で各種コマンドを実施します。
masa@ubuntu:~$ ps a
現状の動いているプロセスを表示
masa@ubuntu:~$ kill
特定のプロセスを強制終了
masa@ubuntu:~$ apt-get install pkg
パッケージのインストールなどに使用
masa@ubuntu:~$ date
日付、時間の設定を行います。
masa@ubuntu:~$ leafpad /etc/network/interfaces
インタフェースに記述してい内容を変更します。Viよりも使いやすいです。

④ モジュール、usb、メモリ、ＨＤＤなどの表示
masa@ubuntu:~$ lsmod
masa@ubuntu:~$ lsusb
masa@ubuntu:~$ free –mt
masa@ubuntu:~$ df

linuxのモジュールリスト表示
usbのデバイス表示
メモリ使用状態表示
ＨＤＤ（マイクロＳＤ）の使用状態表示
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Ubuntu運用マニュアル
3. 基本操作① 表示画面と内容
主に使用するもの
・ブラウザ：Ｃｈｒｏｍｅ・フォルダ：Ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ内に必要なファイルがあります。
・コマンド：コマンド画面を立ち上げて、
python3のプログラムを動作させます。

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Ubuntu運用マニュアル
4. 日常運用①

セキュリティ対策（アンチウイルス更新、スキャン）• アンチウイルス対策として無料のclamAVをインストールしてます。
• 手動での運用を基本としてます。

パターンファイル更新$ sudo freshclam
手動スキャン時にも更新されます
手動でスキャン
$ sudo clamscan --infected --remove --recursive
自動化可能ですが、バックグランドで重くなる可能性大。コマンド入力後時間がかります。

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Ubuntu運用マニュアル
4. 日常運用②

インストール済パッケージの更新リスト、アップグレード• Linuxの場合は、頻繁に更新が発生します。アップグレードを定期的に実施してください。
• 更新前には、バックアップを取ることをお勧めします。特にアップグレードはまれに動作不良、戻せない状態が発生します。自己責任で実施してください。

更新リスト取得$ sudo apt-get update
アップグレード実施$ sudo apt-get upgrade

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１．ハード概要①開発キットと必要なハードウエア仕様
開発キットと必要なハードウエアの概要です。
品名

仕様

備考

USBメモリ（ubuntu版）

128GB USB3.0
TF2用画像認識プログラム一式

GPU

GTX1650：HDMI, DVI

オプションで提供可能
入門用,ディスプレイへの接続は、HDMIになります
RTX30、20シリーズも対応可能

SSD

500GB(ubuntu用）、2.5inch

オプションで提供可能
GNU GRUBにより起動時にubuntu,
windowsを選択可能

カメラ

ＨＤ用 ＵＳＢカメラ

オプションで提供可能
リアルタイムで画像認識を行う場合

cpu

i9-7900以上（第７世代以降）
i7-7700以上（同上）i5-7400以上（同上）

マザーボードによっては、ＧＰＵが搭載できない場合があります。AMDも
対応可能

メモリ

16GB以上PCIスロット

PCI express 3.0 x16: GPU搭載用空ス
ロット

SSD

SSD空スロット

必要なハードウエア
PC本体

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ない場合は、既存のHDDを外して搭
9載します２．ソフト概要①ソフトウエア一覧
本ＰＣにインストールするソフトウエアの概要です。
区分

ソフト名

バージョン

OS

ubuntu18.04.3 LTS

GPU用

cuDNN

8.1.0+cuda11.2

画像Opencv

3.4.4

Object detection

0.1

yolo

V3

python3

3.6.9

Node.js

V10.24

tensorflow

2.5.0

Google、搭載GPU依存

Tensorflow.js

1.7.4

GooglePytorch

1.8

Facebook

プログラム言語
ＡＩ用プログラムその他

備考
Nvidia用,搭載するGPUに依存
Tensorflow 2対応
基本的にこちらで動作します

Jupyter notebook、
matplotlibなど多数のpipラ
イブラリ

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２．ソフトウエア概要②機能一覧

本開発キットでサポートする機能一覧です。

機能方式

Tensorflow
v2

yolo

顔認識

写真

ー

〇：登録も
可

ビデオ

ー

〇

カメラ(*1)ー〇〇：登録も可写真〇ペット、トラ
ンプ、信号機、ヘルメット、セグメンテーショ
ン例

〇

ー

ビデオ

〇ペット、トランプ例〇

ーカメラ(*1)〇ペット、トランプ、セグメンテーション例〇ー

物体認識

Opencv

応用事例

備考

〇ポーズ検
出

〇居眠り運
転検出、
ポーズ検出

(*1)リアルタイム動画です。
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２．ソフト概要③プロトコルスタック
各ソフトの位置付けです。
python3：プログラム言語
Object detection
API

Application Program

Tensorflow v2

Pytorch

Yolo

cuDNN

CPU

Linux

ＡＩ
画像処理

OpenCV
Windows

アプリ

CUDA
GPU

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ＯＳ
ハード

12

Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ• Tensorflowはグーグルが開発したＡＩプログラムです。ローカルで動作し、pythonで記述します。ライブラリーも豊富です。またｌｉｎｕｘ，ｗｉｎｄｏ
ｗｓなどマルチプラットフォーム対応です。今回はそのうちの、物体認
識部分を記述します。
• Tensorflow: https://www.tensorflow.org/• Object detection https://tensorflow-object-detection-apitutorial.readthedocs.io/en/latest/• Github:https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_
detection

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Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ ｖ２ ＡＩ概要(Ubuntu版）
１．開発キット全体像

RTX30, 20, GTX16シリーズに対応

ハードウエアＧＰＵ（オプション）

i9,i7,i5 第７世代以降

お客様提供

+

（オプション）ＯＳ
Windows10と
切替て利用

ＡＩ系

USBメモリカメラ（オプション）v2
画像系(顔認識）プログラム言語

グラヒック

物体認識
TF2 Object detectionAPI
アノテーション
• LabelImg• Roboflow

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Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ ｖ２ ＡＩ概要

A:実用可能B:チャレンジ
C:試験段階2.開発キットプログラム一覧 その１
ＡＰＩ名
Objectdetection
api(tf2対応）プログラム名

機能内容

実用度

信頼度

（当社評価）（当社評価）

Webcam1(物体検出）

カメラから人、物を含めた90モデルの物
体を抽出。

A

90%

写真（物体検出）人、物を含めた90モデルの物体を写真
から検出

A

90%

写真（ベット検出）

写真から登録済のペット名を検出A

90%

ビデオ（ベット検出）

ビデオから登録済のペット名を検出

A

90%

カメラ（ベット検出）

カメラから登録済のペット名を検出

A

90%

写真（トランプ検出）

写真から登録済のトランプを検出A

90%

ビデオ（トランプ検出）

ビデオから登録済のトランプを検出

A

90%

カメラ（トランプ検出）

カメラから登録済のトランプを検出

A

90%

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備考

３７分類
、モデル作成手
順も解説

６分類、モデル
作成手順も解説15

Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ ｖ２ ＡＩ概要

A:実用可能B:チャレンジ
C:試験段階2.開発キットプログラム一覧 その２
ＡＰＩ名
Objectdetection
api(tf2対
応）

アノテー
ション

プログラム名

機能内容

実用度

信頼度

（当社評価）（当社評価）

備考

写真（信号機検出）

信号機の３モデル（緑、黄、赤）を写真か
ら検出、学習、エキスポート、予測を
jupyter notebookで習得

A

90%

写真（ヘルメット検出）

ヘルメット、人などのモデルを写真から検出、学習、エキスポート、予測を
jupyter notebookで習得

A

90%

セグメンテーション（写真）Mask RCNNを使って、写真の物体をセグ
メンテーションします。形まで色付けしま
す。

A

90%

８１分類（人物、馬、花瓶など）セグメンテーション（カメラ）

Mask RCNNを使って、カメラ内の物体をセグメンテーションします。形まで色付け
します。

A

90%

８１分類（人物、馬、花瓶など）セグメンテーション
風船（写真）

Mask RCNNを使って、写真の風船をセグ
メンテーションします。形まで色付けしま
す。

A

90%

１分類、カスタマ
イズ可能

セグメンテーション
風船（カメラ）Mask RCNNを使って、カメラ内の風船をセグメンテーションします。形まで色付け
します。

A

90%

１分類、カスタマ
イズ可能

LabelImg（アノテーションツール）写真にタグをつけ、アノテーションを作成するツール。

A

90%

Roboflow

クラウド型のアノテーション及び関連ファ
イル作成

A

90%

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Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ開発
1. Ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ①カメラ（物体検出）

コマンド
$ cd
/home/masa/Documents/deeplearn/TF2/models/r
esearch/object_detection$ python3 object_detection_camera.py• カメラを使って物体を検出する試験を行います。９０の物体（人、椅子など）がす
でに登録されてます。
• python3 object_detection_camera.py• カメラの立ち上げに数分かかります。特にプログラムは修正不要です。

GPU搭載でかなり早い

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17

Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ開発
1. Ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ②写真（物体検出）コマンド$ cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/$ jupyter notebook$ TensorFlowObjectDetectionAPISample.ipynb• 写真を使って物体を検出する試験を行います。以下のモデルを使い、９０の物
体（人、カイトなど）がすでに登録されてます。
• モデル：centernet_hg104_512x512_coco17_tpu-8• Jupyter notebook• TensorFlowObjectDetectionAPISample.ipynb

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https://tensorflow-object-detection-apitutorial.readthedocs.io/en/latest/auto_examples/plot_
object_detection_saved_model.html#
上記の正式版のTF2、object detectionは、何故か検出結果がでません。不明。

18

Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ開発
1. Ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ③ペットモデル作成手順

コマンド
$ cd
/home/masa/Documents/deeplearn/TF2/models/research/
object_detection• ペットのモデルを作成します。どのモデルも同じ手順です。
• https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3d
oc/running_pets.md
4. 学習させます（２万回、２時間）

python3 model_main_tf2.py --logtostderr -train_dir=/home/masa/Documents/deeplearn/TF2/pet/training/ -pipeline_config_path=/home/masa/Documents/deeplearn/TF2/pet/models/tf2/my_ssd_mobilene
t_v2/pipeline.config -model_dir=/home/masa/Documents/deeplearn/TF2/pet/models/tf2/my_ssd_mobilenet_v2

・再度学習する場合は、モデル内のcheckpoint,ckpt-x.dataxxx, ckpt-x.indexなどを削除してください。
• 学習途中でスタックする場合は、config内のbatch_sizeを16から8 or 1へ変更のこと。

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Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ開発
1. Ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ③ペットモデル作成手順

コマンド$ cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/pet• ペットのモデルを作成します。どのモデルも同じ手順です。
• https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3
doc/running_pets.md
5. 学習データをエキスポート

python3/home/masa/Documents/deeplearn/TF2/models/research/object_detection/exporter_main_v2.py ¥--input_type image_tensor ¥--pipeline_config_path=models/tf2/my_ssd_mobilenet_v2/pipeline.config ¥--trained_checkpoint_dir=models/tf2/my_ssd_mobilenet_v2 ¥結果は、ポッ--output_directory=exported-models

6. テスト

プアップしません

写真：python3 object_detect_pet_image.py
ビデオ：python3 object_detect_pet_video.py（最後にエラーがでます。未解決）
カメラ：python3 object_detection_pet_camera.py
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Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ開発
1. Ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ④トランプモデル作成手順

コマンド$ cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/trump• トランプのモデルを作成します。どのモデルも同じ手順です。Ｔｒｕｍｐ配下に全てのデータがあります。
Exporter_main_v2.pyの原本は、
5. 学習データをエキスポート

6.

python3 exporter_main_v2.py ¥--input_type image_tensor ¥--pipeline_config_path=models/tf2/my_centernet_resnet50_v1_fpn/pipeline.config ¥--trained_checkpoint_dir=models/tf2/my_centernet_resnet50_v1_fpn ¥--output_directory=exported-models
結果は、ポッ
プアップしまテストしますせん

TF2/models/research/object_det
ectionの場所からコピーしたものです。

python3 object_detect_trump_image.py
python3 object_detection_trump_video.py（最後にエラーがでます。未解決）
python3 object_detection_trump_camera.py

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Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ開発
1. Ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ⑤信号機事例（jupyter版）

コマンド$ cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/$ jupyter notebook
https://github.com/yuki678/driving-object-detection• 信号機の色を判定する事例です。
信号機事例のオリジナル。
• Jupyter notebookで全体の流れを確認できます。
• #skipと表示してある項目は実施しないでください。
• cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/• Jupyter notebook• ブラウザがポップアップします。
• traffic-light-detection-tf2.ipynb を選択• 使用しているフォルダ /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/driving-object-detection• ディレクトリの位置はお客様の環境に合わせて変更してください。
• 学習（１万回、３０分）、エキスポート、予測など一連の確認ができます。

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Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ開発
1. Ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ⑥ヘルメット事例（jupyter版）

コマンド$ cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/$ jupyter notebook• ヘルメットを判定する事例です。
• Jupyter notebookで全体の流れを確認できます。
https://clear.ml/blog/construction-feat-tf2• #skipと表示してある項目は実施しないでください。
object-detection-api/
上記のオリジナルは、最終の予測boxが表示さ• cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/
れない。不明。
• Jupyter notebook• ブラウザがポップアップします。
• traffic-light-detection-tf2_helmet.ipynb を選択• 使用しているフォルダ /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/helmet• ディレクトリの位置はお客様の環境に合わせて変更してください。
• 学習（３０万回、１－２日）、エキスポート、予測など一連の確認ができます。

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コマンド
$ cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/Mask-RCNNTF2/$ python3 mask-rcnn-prediction.py

Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ開発
1. Ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ⑦セグメンテーション事例（写真）• Mask RCNNを使ったセグメンテーション事例です。

https://github.com/ahmedfgad/MaskRCNN-TF2
上記のオリジナル版を修正してフォルダにアップロードしています。上書きしないように注意。

• cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/Mask-RCNN-TF2/• python3 mask-rcnn-prediction.py• モデル：学習済のmask_rcnn_coco.h5使用。８１分類（人物、馬、花瓶など）• ディレクトリの位置,写真はお客様の環境に合わせて変更してください。
• 検出した物体には、該当の場所をマスクして識別します。

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24

コマンド
$ cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/Mask-RCNNTF2/$ jupyter notebook

Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ開発
1. Ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ⑧セグメンテーション事例_風船（jupyter版）

https://engineering.matterport.com/splash-ofcolor-instance-segmentation-with-mask-r-cnnand-tensorflow-7c761e238b46
上記に資料がございます。

• Mask RCNNを使ったセグメンテーション事例（風船）です。
• Jupyter notebookで全体の流れを確認できます。
• #skipと表示してある項目は実施しないでください。
• cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/Mask-RCNN-TF2/• Jupyter notebook• ブラウザがポップアップします。
• inspect_balloon_data.ipynbを選択• モデル：学習済のmask_rcnn_balloon.h5使用。１分類（風船）• ディレクトリの位置はお客様の環境に合わせて変更してください。
• 検出した物体には、該当の場所をマスクして識別します。

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コマンド
Ｔｅｎｓｏｒｆｌｏｗ開発$ cd /home/masa/Documents/deeplearn/labelImg
1. Ｏｂｊｅｃｔ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ$ labelImg⑨アノテーションツール（labelImg)• labelImg

ツールが起動します。

• 使用しているフォルダを開き、作業します。
• https://github.com/tzutalin/labelImg

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Ｙｏｌｏ
• Ｄａｒｋｎｅｔとして有名なＹｏｌｏです。高速処理が可能な点が強みです。基本ｃ言語で書いたものをpython3でも使える用になってます。
• Darknet: https://pjreddie.com/darknet/

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27

Ｙｏｌｏ ＡＩ概要
１．開発キット全体像
開発キット

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28

Ｙｏｌｏ ＡＩ概要

A:実用可能B:チャレンジ
C:試験段階2.開発キットプログラム一覧
ＡＰＩ名yolov3

プログラム名

機能内容

実用度

信頼度

（当社評価）（当社評価）

物体検出（写真）

写真から登録済の物体を検出

A

100%

物体検出（ビデオ）

ビデオから登録済の物体を検出

A

100%

物体検出（カメラ）

カメラから登録済の物体を検出

A

100%

顔認識１（写真、カメラ）

写真から登録済の人名を検出、登録も
あり

A

90%

顔認識２（カメラ）

カメラから登録済の人名を検出、登録も
あり

A

90%

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備考
８０分類、モデル作成手
順も解説

６名の登録者

29

Ｙｏｌｏ開発
1. Ｙｏｌｏ v3②物体検出（ビデオ）コマンド$ cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/yolov3-tf2$ python3 detect_video.py --video car_chase_01.mp4 -output ./output.avi• Ｄａｒｋｎｅｔとして有名なＹｏｌｏです。高速処理が可能な点が強みです。基本ｃ言語で書いたものをpython3でも使える用になってます。
• https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2• python3 detect_video.py --video car_chase_01.mp4 --output ./output.avi• 認識速度は、GPUの性能に依存します。

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30

Ｙｏｌｏ開発
3. Ｙｏｌｏ例
①顔認識１

コマンド
$ cd /home/masa/Documents/deeplearn/opencv/3_face_recog_py/facerecognition-opencv• https://www.pyimagesearch.com/2018/06/18/face-recognition-with-opencvpython3-and-deep-learning/• 顔検出（カメラ） 一致率表示• python3 recognize_faces_video_conf.py --encodings encodings.pickle --output
output/webcam_face_recognition_output.avi --display 1

登録した写真枚数のうち、どれだけ一致したかの率で表示。例：７枚登録のうち７枚合致すると100％

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31

Ｏｐｅｎｃｖ開発
1. Ｏｐｅｎｃｖ①顔認識（カメラ）

コマンド
$ cd
/home/masa/Documents/deeplearn/opencv/1_face_recog/Face
Detection• Ｏｐｅｎｃｖを使ったｗｅｂカメラでの顔認識です。
• https://www.instructables.com/id/Real-time-Face-Recognition-an-End-to-endProject/• python3 faceDetection.py• python3 faceEyedetection.py

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32顔認識、物体認識 応用例

A:実用可能B:チャレンジ
C:試験段階開発キットプログラム一覧
区分
顔認識

人体認識

プログラム名

機能内容

実用度

信頼度

（当社評価）（当社評価）

居眠り運転検出(Jupyter,カメラ）

顔から眼を検出し、瞼の動きにより数秒間閉じると警報発出。

B

70%

居眠り運転検出(Pytorch, カメラ）

顔から眼を検出し、瞼の動きにより数秒間閉じると警報発出。

B

70%

居眠り運転検出(Python、カメラ）

眼詳細を検出し、眼の閉じ具合により警
報発出。

B

70%

Posenet（写真）

人体の顔、骨格などの位置を検出し、動
きを可視化

B

70%

Posenet（カメラ）

人体の顔、骨格などの位置を検出し、動
きを可視化

B

70%

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備考

33

コマンド
$ cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/posenetpython/$ python3 image_demo_v2.py --model 101 -image_dir ./images --output_dir ./output

顔認識、物体認識 応用例④ポーズネット事例（python版、写真）• 写真の人体の位置を示す事例• https://github.com/rwightman/posenet-python• cd /home/masa/Documents/deeplearn/TF2/posenet-python/• python3 image_demo_v2.py --model 101 --image_dir ./images -output_dir ./output• モデル：学習済の101使用。
• 人体の足、腰、肩、顔などの位置を示します。

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34