前回に引き続き、ディズニー ツムツム の自動化記事です。
はじめに
前回、ツム をラベリングしました。
https://noitaro.github.io/labelimg-annotation/
私が持っているツムは51種類で、51種類全て スクリーンショットを撮ってきました。
私が持っていないツムに関しては、とりあえず放置ですね。
環境
Windows 10 Home 1903
Visual Studio Community 2019
Darknet yolo v3
CUDA 10.0
Windows に Darknet を導入
Darknet
Github から Darknet をダウンロードします。
https://github.com/AlexeyAB/darknet
リリースフォルダ に ビルド済み実行ファイル があるので、そちらをダウンロードします。
darknet.zip をダウンロードします。
Microsoft Visual C++ 2015 ランタイムライブラリ
このまま起動させると ランタイム エラーが出ます。
1 | MSVCP140.dll が見つからないため、コードの実行を続行できません。 |
1 | VCRUNTIME140.dll が見つからないため、コードの実行を続行できません。 |
なので ランタイムライブラリ を インストールします。
Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable (x64) 14.0.23026
ダウンロードした vc_redist.x64.exe を実行して ランタイムをインストールします。
Microsoft Visual C++ 2015 Redistributable (x64) 14.0.23026
Microsoft Visual C++ 2010 ランタイムライブラリ
他にも ランタイム エラーが出る場合があります。
1 | MSVCR100.dll が見つからないため、コードの実行を続行できません。 |
このエラーが出た場合は、こちらをインストールしてみて下さい。
https://www.microsoft.com/ja-jp/download/details.aspx?id=26999
ダウンロードを押して、vcredist_x64.exe をダウンロードします。
vcredist_x64.exe を実行して、インストールして下さい。
Microsoft Visual C++ 2010 x64 Redistributable
CUDA 10.0
CUDA がインストールしてないので怒られました。
1 | CUDA Error: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version |
なので、NVIDIA の公式サイトから CUDA 10.0 をダウンロードしてインストールします。
少し大きいですが仕方がないですね。
ダウンロードした cuda_10.0.130_411.31_win10.exe を実行してインストールします。
特に変更することもないので、高速でインストールします。
CUDA Visual Studio Integration
1 | No supported version of Visual Studio was found. Some components of the CUDA Toolkit will not work properly. Please install Visual Studio first to get the full functionality. |
1 | I understand, and wish to continue the installation regardless. |
問題ないので チェックを 入れて、インストールを続行します。
cuDNN
次に、cuDNN を追加します。
会員登録をして、cuDNN v7.6.4 をダウンロードします。
ダウンロードした cuDNN フォルダの中身を「C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v10.0」に直接コピーします。
とりあえず 機械学習済みモデルで 画像認識 をしてみる
ネット上に機械学習済みモデルがあるので、それを使って精度を確かめてみます。
yolo.weights を darknet.exe があるフォルダにコピーします。
実行
1 | ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg |
色々とログが流れて、最終的に画像認識結果の画面が出てきます。
犬(dog)、自転車(bicycle)、トラック(truck)が認識されていますね。
おわりに
記事が長くなってしまったので、今回は Windows に Darknet を導入するまでを紹介しました。
次は、いよいよ機械学習に入ります。
ツムのラベリングは終わっているので、どんな感じで学習していくのか楽しみですね。