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「ChainerCVとOpenCVではじめる物体検出」のための事前準備

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2017年9月19日に開催された次世代脳型人工知能研究会での深層学習チュートリアル「ChainerCVとOpenCVではじめる物体検出」に参加するにあたっての準備の説明です

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「ChainerCVとOpenCVではじめる物体検出」のための事前準備

  1. 1. 第1回次世代脳型人工知能研究会 深層学習チュートリアル 「ChainerCVとOpenCVではじめる物体検出」 のための事前準備 国立研究開発法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター 篠崎隆志
  2. 2. あらまし • 2017年9月19日に開催される第1回 次世代脳型人 工知能研究会での深層学習チュートリアル 「ChainerCVとOpenCVではじめる物体検出」に 参加するにあたっての準備の説明です • チュートリアルでは学習済みのFasterRCNNの転 移学習で、目的とする対象の物体検出を実現す るための手法を解説します • 大きなファイルのダウンロードが多数あるので、 セットアップは事前に行っておいてください
  3. 3. 必要な環境 • WindowsもしくはMacのノートPC • CPUのみを使うため、NVIDIAのGPUを搭載する 必要はありません。 • Linuxの場合の環境構築はおまかせします • virtualenvの利用をお勧めします • ウェブカメラ • 最近のノートPCであれば標準でついています • ついていない場合は別途ご用意ください • 少数であれば用意できますのでご相談下さい
  4. 4. 作業の流れ • Pythonのインストール • コンパイラのインストール • Pythonのパッケージのインストール • OpenCVのインストール • Chainerのインストール • ChainerCVのインストール • tqdmのインストール • その他
  5. 5. Pythonのインストール • Continuum Analytics社製のAnacondaを利用 • https://www.continuum.io/downloads • Python 2.7 versionを選択 • 実行にはSpyderを利用 • Pythonのための(matlabのような)総合開発環境 • Windowsの場合はスタートメニュー → Anaconda2 → Spyder を実行 • Macの場合はターミナルから以下を実行 • spyder &
  6. 6. Jupyter QTConsole • Spyderのコンソール部分 • Windowsの場合はスタートメニュー → Anaconda2 → Jupyter QTConsole を実行 • Macの場合はターミナルから以下を実行 • jupyter qtconsole & • ここでは省略してJupyterと呼びます • インストール後のチェックなどに使います
  7. 7. コンパイラのインストール • Windowsの場合 • Visual C++ Compiler for Python 2.7をインストール • http://www.microsoft.com/en- us/download/details.aspx?id=44266 • stdint.hを追加でインストール • https://github.com/mattn/gntp- send/blob/master/include/msinttypes/stdint.h • 以下のディレクトリにコピー • %USERPROFILE%¥AppData¥Local¥Programs¥Common¥Micros oft¥Visual C++ for Python¥9.0¥VC¥include • Macの場合 • App StoreからXcodeをインストール
  8. 8. OpenCVのインストール • Anacondaのパッケージ管理ツールcondaを利用 • Windowsの場合はスタートメニュー → Anaconda → Anaconda Promptを起動 • Macの場合はターミナルを起動 • 以下のコマンドを実行 • conda install –c menpo opencv • (エラーの場合は LANG=en_US.UTF-8 conda install –c menpo opencv で試してみて下さい) • インストール後、Jupyterから import cv2 を実行してエラーがでないかを確認
  9. 9. Chainerのインストール • Python標準のパッケージ管理ツールpipを利用 • Windowsの場合はスタートメニュー → Anaconda → Anaconda Promptを起動 • Macの場合はターミナルを起動 • 以下のコマンドを実行 • pip install chainer • インストール後、Jupyterから import chainer を実行してエラーがでないか確認
  10. 10. ChainerCVのインストール • Chainerと同様にpipでインストール • 以下のコマンドを実行 • pip install chainercv • インストール後、Jupyterから以下の2行を実行 し、学習済みモデルをダウンロード • from chainercv.links import FasterRCNNVGG16 FasterRCNNVGG16(20, 'voc07') • 20分ほどかかります • 1回ダウンロードするとキャッシュされ、次回 からはダウンロードせずに使えます
  11. 11. ChainerCVのテスト • Gitからサンプルスクリプトがダウンロード可能 • https://raw.githubusercontent.com/chainer/ch ainercv/master/examples/faster_rcnn/demo.py • サンプル画像もダウンロード可能 • https://cloud.githubusercontent.com/assets/2 062128/26187667/9cb236da-3bd5-11e7-8bcf- 7dbd4302e2dc.jpg • Jupyterから「run demo.py 画像.jpg」 • run demo.py 9cb236da-3bd5-11e7-8bcf-7dbd4302e2dc.jpg • お好きな画像を試してみて下さい
  12. 12. tqdmのインストール • 便利で使いやすい進捗表示バー • 自前での学習の進捗表示などで便利 • condaでインストール • WindowsではAnaconda Prompt、Macではターミナ ルから以下を実行 • conda install tqdm • (エラーの場合は LANG=en_US.UTF-8 conda install tqdm で試してみて下さい)
  13. 13. その他
  14. 14. Proxyの設定 • condaでの設定 • Windowsでは「%USERPROFILE%¥.condarc」 • Macでは「$HOME/.condarc」 • 以下の記述を追加 • proxy_servers: http: http://proxy.hoge.net:8080 https: https://proxy.hoge.net:8080 • pipでの設定 • pip install -–proxy=proxy.hoge.net:8080 tqdm
  15. 15. JupyterでのPythonの設定 • Jupyter QTConsoleで以下を実行 • get_ipython().profile_dir.location • 出力された場所の「startup」ディレクトリにて • 適当なファイル(50-mystartup.py など)を作成 • 以下の内容を記述 • import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt • 起動の度のimportが不要に
  16. 16. Jupyterでの表示の設定 • まず設定ファイルが必要 • ターミナルから以下を実行 • 「jupyter qtconsole –-generate-config」 • 「.jupyter/jupyter_qtconsole_config.py」が生成 • 生成されたファイルを編集 • フォント変更 • 「c.ConsoleWidget.font_family = ‘Times New Roman’」 • フォントサイズ変更 • 「c.ConsoleWidget.font_size = 12」
  17. 17. Anacondaのアップデート • WindowsではAnaconda Prompt、Macではターミ ナルから以下を実行 • パッケージ管理ツールの更新 • conda update conda • Anaconda自体の更新 • conda update anaconda • condaは他にもpythonバージョンやvirtualenvのよ うな環境の切り替えも可能
  18. 18. Anacondaでの環境の切り替え • すでにPython 3.6 versionなどが入っている時に Python 2.7 versionの環境を構築 • conda create –n py27 python=2.7 anaconda • 環境の切り替え • Windowsの場合: スタートメニューで (py27)と 表示のある項目(Anaconda Prompt等)を利用 • Macの場合: 以下のコマンドを実行後にそれぞ れのコマンド(conda, pip, spyder等)を利用 • source activate py27
  19. 19. Chainerのアップデート • Chainerのバージョンは2系列を想定 • バージョン1系列から多数の変更 • https://docs.chainer.org/en/stable/upgrade.html • WindowsではAnaconda Prompt、Macではターミナル から以下を実行 • pip uninstall chainer pip install chainer • 一度アンインストールした方が安全

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