Mask-RcNNの実行

Photo by Jonas Dücker on Unsplash

結構今更な話題だが、MaskRcNNを使ってみようと思い立った。すでに3年近く前の技術だが、この分野そもそもまともに動かしてみたこと一度もないので。
詳しくはないのですがWindowsでは問題が起きやすいらしいのでubuntu20.04LTSで実行。

まずnVidiaのプロプライエタリドライバを入れておく。

当方の環境ubuntu20.04では、nVidiaのサイトでCUDA Toolkitが見つからなかったので検索かけてみたところ、aptで入るとのこと。
説明の通りにインストールしてみる。

ここからmask-rcnn関連

githubからリポジトリをクローン
https://github.com/matterport/Mask_RCNN

ページ下部の説明に従い、各依存ライブラリのインストールを行う。

$ pip install -r requirements.txt

$ python setup.py install

kerasのアンインストール
kerasについてはバージョン指定がされていないようで、現時点での最新Ver.2.4.3が入ってしまうが、githubにあるmask-rcnnの環境は「Python 3.4、TensorFlow 1.3、Keras 2.0.8」である。
このまま実行すると動かないのでkerasを削除してver指定で再インストールする。
なお、pythonについてはanaconda環境でインストールできるもので最も古いバージョンである3.5,TensorFlowは1.x系最新の1.14.0が入っている。

coco>PythonApiのディレクトリで

$ setup.py build_ext install

を実行

追記

Qiitaの記事で別の実行方法を見つけた。同じgitのリポジトリを元にしているが、実行方法が結構新しい(2019年時点の記事)。こちらの方がかなり楽。大きな問題としてはTFが2.0正式リリース前の記事だったため、今真似すると2.0系がインストールされてしまい、結構面倒なことになるということと、GPU版を指定する場合の関連ライブラリの知識が必要なことか。

機械学習開発に慣れている人はとにかく自分のように詳しいわけでもなく興味本位でたまにつついてみる程度のにわかプログラマではこの微妙に略されている箇所が難しい。(ちなみに先に書き込んだ環境はpipとcondaを乱発した影響で壊れました)

追記分の環境の方はpipインストールで説明されているところは基本condaで実行(GPU版を利用する場合関連ライブラリも入るため)し、condaにないものだけpipでインストールしました。

例示されていたソースコードをコピーして実行してみましたが、VSCordでは何故かGPUメモリに読み込めない?とかのエラー発生。ターミナルを別に開いて実行したところ正常に実行できました。

理由は不明ながら詳しく調べる気もないのでとりあえずここまで。

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