WindowsでMXNet-SSDを使う(GPUなし)

2018年7月25日動作確認

環境

Windows10 Pro 64bit

Anacondaで仮想環境を作成

conda create -n ssd python=3.6 anaconda
activate ssd
  • pipのアップデート
python -m pip install --upgrade pip
  • msgpackのインストール
pip install msgpack

MXNetのインストール

pip install mxnet==1.3.0b20180724

MXNetのソースをダウンロード

こちら』から最新のソースコードをダウンロードして解凍

openCVをインストール

  • openCV3.4.2を選択してダウンロード
  • 解凍してパスを通す(C直下の場合には以下のパス)
C:\opencv\build\x64\vc14\bin

imageのダウンロード

  • 『incubator-mxnet-master/example/ssd/data/demo』フォルダ内に移動してdownload_demo_images.pyの中身を丸々書き換え。
import requests
import os

def download_image(url,filename):
    response = requests.get(url)

    with open(filename,"wb") as fout:
        fout.write(response.content)

if __name__ == "__main__":
    base_url = "https://cloud.githubusercontent.com/assets/3307514/"
    demo_list = {"20012566/cbb53c76-a27d-11e6-9aaa-91939c9a1cd5.jpg":"000001.jpg",
    "20012564/cbb43894-a27d-11e6-9619-ba792b66c4ae.jpg": "000002.jpg",
    "20012565/cbb53942-a27d-11e6-996c-125bb060a81d.jpg": "000004.jpg",
    "20012562/cbb4136e-a27d-11e6-884c-ed83c165b422.jpg": "000010.jpg",
    "20012567/cbb60336-a27d-11e6-93ff-cbc3f09f5c9e.jpg": "dog.jpg",
    "20012563/cbb41382-a27d-11e6-92a9-18dab4fd1ad3.jpg": "person.jpg",
    "20012568/cbc2d6f6-a27d-11e6-94c3-d35a9cb47609.jpg": "street.jpg"}

    for k, v in demo_list.items():

        download_image(base_url + k, v)
  • 実行
python download_demo_images.py

学習済みモデルのダウンロード

  • こちら』のサイト内から学習済みモデルをダウンロードして解凍
  • modelフォルダに中身のみコピー(jsonファイルとparamsファイル)

実行

python demo.py --cpu --images ./data/demo/person.jpg