ゆきはじめに物体検出について調べる必要があり、ずぶの素人な私には理解は難しい!とりあえず動かしてみよう!となりました。そこで、「最新最強の物体検出」とこちらの記事で紹介されていた"M2Det"という手法を触ってみました。導入手順で手間取ってしまったので、できるだけ丁寧に書いておきたいと思います。18.04)実装/環境構築VMちょっと試してみて終わったら破棄すればいいや~という考えでAzure上にVMを建てることにしました。LTSを選択して適当な内容を入力していきます。sshコマンドをコピーします。ポート22を開放しておきます。準備ができたので、コマンドプロンプトにコピーしたコマンドを貼り付けてSSH接続します。SSH接続ができたらリモートデスクトップ接続します。こちらの記事がわかりやすく解説されていました。手順通り進めれば問題なくできるかと思います。PortalからRDPファイルをダウンロードしてくると楽にリモートデスクトップ接続ができます(実行するだけで接続できる)。ここからはリモートデスクトップ上で作業を進めます。ターミナルはここから開けます。M2Det論文の著者のgithubのREADMEに従って必要なものをインストールしていきます。https://github.com/qijiezhao/M2DetM2Detはディープラーニングフレームワークのpytorchで実装されているため、pytorchやその周辺ライブラリを落とす必要があります。(Anacondaは、すべての依存関係をインストールするため、推奨されるパッケージマネージャです。)と公式HPにもあるようにREADMEでもanacondaでpython環境を準備するとあります。anacondaのダウンロードページからpython3.Xのインストーラーをダウンロード、インストールします。Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.shライセンス許諾やインストール場所、パスを通すかを聞かれますが全てデフォルト(ENTER)で進めます。パスを通してしまうと常にanacondaのコマンドが使用されてしまうため、anacondaを使用するときだけexportするようにします。PATH=/home/<username>/anaconda3/bin/:$PATH次はGPUのドライバーをインストールします。NVIDIAのCUDAダウンロードページから自分の使用しているUbuntuのバージョンにあったインストーラーをページの手順通りにダウンロード&インストールします。cudapytorchのインストールです。githubのREADMEのコマンドをそのままペーストするとエラーが出てしまいます。バージョン指定の==の前後のスペースを消しましょう。pytorchoepncv-pythonとtqdmをインストールします。tqdmは実行の進捗状況をバーで表示するためのパッケージです。tqdmgithubからM2Detのソースをクローンしてきます。https://github.com/qijiezhao/M2Det.gitM2Detディレクトリに入りmake.shを実行します。make.shデータセットを用意します。githubからソースをクローンし、好きなデータセットをダウンロードします。私はCOCOをダウンロードしました。data/scripts/COCO2014.sh最後に重みづけファイルをダウンロードします。重みづけファイルはM2Det/weights/以下に配置してください。installしましょう。addict改めて実行するとデモ用の画像を解析してくれました。score:0.120(略)感想0から環境を作るのは結構大変だった...。ゆき2019年新卒エンジニア。チームのフロントエンド担当大臣として日々Nuxt.js(Vue.js)と格闘している。最近はUI/UXデザインに興味があり、デザインから実装までできるエンジニアを目指している。趣味はバーチャルな美少女を追うことと成ること。Days%d人のブロガーが「いいね」をつけました。