WindowsでMXNet-SSDを使う（GPUあり）

MXNet 物体検出

環境

Windows10 Pro 64bit
NVIDIA GeForce GTX1080
CUDA9.2
cudnn7.2.1
Python3.6.8(venv使用)

必要なパッケージのインストール

pip install mxnet-cu92
pip install opencv-python
pip install matplotlib

バージョン確認（pip freeze）

certifi==2019.6.16
chardet==3.0.4
cycler==0.10.0
graphviz==0.8.4
idna==2.6
kiwisolver==1.1.0
matplotlib==3.1.1
mxnet-cu92==1.4.1
numpy==1.16.4
opencv-python==4.1.0.25
pyparsing==2.4.0
python-dateutil==2.8.0
requests==2.18.4
six==1.12.0
urllib3==1.22

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

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 --gpu 0 --images ./data/demo/person.jpg