【TensorFlow】WindowsでObject Detection APIを試そう

今回は、2017年6月にGoogleが公開したTensorFlow Object Detection APIを試してみます。

TensorFlow Object Detection APIは、TensorFlowで手書き数字(MNIST)は認識できたけど、あまり面白くない!と感じたあなたにピッタリのAPIです。

百聞は一見にしかず、こんな画像を渡すと…

South Haven, Day 3

South Haven, Day 3

引用:Michael Miley, https://www.flickr.com/photos/mike_miley/4678754542/in/photolist-88rQHL-88oBVp-88oC2B-88rS6J-88rSqm-88oBLv-88oBC4

こんな風に何が写っているか教えてくれるという優れものです!

tensor-object-detection09

自分が持っている写真で試してみたくなりましたね?

この記事の最後では、自分が持っている写真を試す方法も紹介していますので、1つずつ辛抱強く作業を進めてください。

では、始めましょう。

TensorFlow Object Detection APIとは

TensorFlow Object Detection APIは、TensorFlowを利用して、画像に写っている物体を検出するためのフレームワークです。

以下の記事で取り扱っていた、MNISTCIFAR-10では、1枚の写真に1つの何かが写っているという前提で、何が写っているかを答えさせていました。

【TensorFlow】MNISTデータを学習するプログラムを3種紹介!
更新日 : 2022年7月28日
【TensorFlow】CNNでCIFAR-10の画像分類に挑戦しよう
更新日 : 2022年7月28日

今回紹介するTensorFlow Object Detection APIでは、1枚の写真に複数の何かが写っているという前提で、どこに何が写っているかを答えさせます。

Windowsにインストールする

Windows 10にTensorFlow Object Detection APIを使用するために必要な環境を整えていきましょう。

公式の情報は、Linux向けに書かれているため、そのままの手順ではWindowsにはインストールできません。

そこで、私が実際にWindows 10にインストールした方法を説明します。

TensorFlow Modelsをダウンロードする

GitHubTensorFlow Modelsリポジトリをダウンロードします。

(1)https://github.com/tensorflow/modelsにアクセスし、「Clone or download」「Download ZIP」の順にクリックします。

tensor-object-detection01

models-master.zipがダウンロードされます。

(2)models-master.zip「D:\Object Detection API」フォルダに展開します。

展開した結果は以下のとおりです。

tensor-object-detection02

Protocol Buffersのコンパイラ(protoc.exe)をインストールする

Protocol Buffersのコンパイラ(protoc.exe)を、GitHubのProtobufリポジトリからダウンロードし、指定したフォルダにコピーします。

(1)https://github.com/google/protobuf/releasesにアクセスして、「protoc-3.5.1-win32.zip」をクリックします。

tensor-object-detection03

protoc-3.5.1-win32.zipがダウンロードされます。

(2)protoc-3.5.1-win32.zipを展開し、「bin」フォルダの「protoc.exe」を、「D:\Object Detection API\models-master\research」フォルダにコピーします。

GPU版TensorFlowをインストールする

やはり速さが大事でしょう、ということで、Windows 10にAnacondaをインストールし、tensorflow-gpu環境を作成して、GPU版TensorFlowをインストールします。

インストール方法は、以下の記事で詳しく説明されていますので、ぜひ参考にしてください。

【2019年度版】TensorFlow 1.5のインストール方法を解説!【Windows 10】
更新日 : 2022年7月28日

必要なライブラリをインストールする

続けて、TensorFlow Object Detection APIの実行に必要なライブラリをインストールしましょう。

Anaconda Navigatorを起動し、GPU版TensorFlowをインストールしたPython環境を起動して、ライブラリをインストールする操作を説明します。

(1)Anaconda Navigatorを起動します。

(2)「Environment」をクリック後、「tensorflow-gpu」をクリックし、mnist_03をクリックして、「Open Terminal」をクリックします。

tens-use01

(3)コマンドプロンプトが起動したら、以下のコマンドを1行ずつ入力します。

pip install Cython
pip install pillow
pip install lxml
pip install jupyter
pip install matplotlib

Anacondaのtensorflow-gpu環境にmodels-masterを登録する

Anacondaで作成したtensorflow-gpu環境に、以下の2つのフォルダを登録します。

  • D:\Object Detection API\models-master\research
  • D:\Object Detection API\models-master\research\Slim

(1)「C:\Users\(ユーザー名)\Anaconda3\envs\tensorflow-gpu\Lib\site-packages」フォルダに、models-master.pthファイルを作成します。

models-master.pthファイルの内容は以下のとおりです。

D:\Object Detection API\models-master\research
D:\Object Detection API\models-master\research\Slim

Anacondaを使用しているとsite-packagesフォルダはたくさんありますが、今回はtensorflow-gpu環境にインストールしていますので、「tensorflow-gpu」フォルダの中の「site-packages」フォルダにpthファイルを作成します。

(2)設定を反映するために、Anacondaのtensorflow-gpu環境をいったん終了します。

Protobufをコンパイルする

Protocol Bufferでは、protoファイルを作成して構造を定義し、protoc.exeを使ってprotoファイルをコンパイルします。

以下の手順で、初めにダウンロードしたTensorFlow Modelsに用意されているprotoファイルをコンパイルしましょう。

(1)Anaconda Navigatorを起動します。

(2)「Environment」をクリック後、「tensorflow-gpu」をクリックし、mnist_03をクリックして、「Open Terminal」をクリックします。

tens-use01

(3)「D:」と入力し、Enterキーを押します。

(4)「cd D:\Object Detection API\models-master\research」と入力し、Enterキーを押します。

(5)「for /r %v in (object_detection/protos/*.proto) do protoc "object_detection/protos/%~nxv" --python_out=.」と入力し、Enterキーを押します。

protoc 3.4を使用している場合は「protoc object_detection/protos/*.proto --python_out=.」と入力して、Enterキーを押してもコンパイルできます。

(6)「python object_detection/builders/model_builder_test.py」と入力し、Enterキーを押します。

以下のように「OK」と表示されればインストール完了です。

tensor-object-detection04

TensorFlow Object Detection APIを実行する

さて、いよいよですよ。

チュートリアルプログラム(object_detection_tutorial.ipynb)を実行して、写真に写っている複数の何かを検出してみましょう!

(1)先ほどの手順に続けて、「jupyter notebook」と入力し、Enterキーを押します。

(2)「object_detection」をクリックします。

tensor-object-detection05

(3)「object_detection_tutorial.ipynb」をクリックします。

tensor-object-detection06

(4)「Cell」「Run All」の順にクリックします。

tensor-object-detection07

少し時間がかかりますが、最後のセルに結果が表示されます。

tensor-object-detection08

犬の部分が囲まれてdogと表示されていますね!

任意の画像で試す

最後に、チュートリアルプログラムを変更して、任意の画像で写っているモノを検出する方法を説明しましょう。

(1)上で説明した手順に従い、Jupyter Notebookobject_detection_tutorial.ipynbを開き、以下のセルの内容を変更します。

変更前:

# For the sake of simplicity we will use only 2 images:
# image1.jpg
# image2.jpg
# If you want to test the code with your images, just add path to the images to the TEST_IMAGE_PATHS.
PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR = 'test_images'
TEST_IMAGE_PATHS = [ os.path.join(PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR, 'image{}.jpg'.format(i)) for i in range(1, 3) ]

# Size, in inches, of the output images.
IMAGE_SIZE = (12, 8)

変更後:

# For the sake of simplicity we will use only 2 images:
# image1.jpg
# image2.jpg
# If you want to test the code with your images, just add path to the images to the TEST_IMAGE_PATHS.
PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR = 'test_images'
TEST_IMAGE_PATHS = [ os.path.join(PATH_TO_TEST_IMAGES_DIR, 'image{}.jpg'.format(i)) for i in range(1, 3) ]

from pathlib import Path
PATH_TO_MY_TEST_IMAGES_DIR = "D:\Object Detection API\Test Images"
p = Path(PATH_TO_MY_TEST_IMAGES_DIR)
TEST_IMAGE_PATHS.extend(p.glob("*.jpg"))

# Size, in inches, of the output images.
IMAGE_SIZE = (12, 8)

(2)「D:\Object Detection API\Test Images」フォルダを作成し、任意のJPEG形式の画像ファイル(拡張子:.jpg)を保存します。

(3)Jupyter Notebookで「Cell」「Run All」の順にクリックします。

以下の写真で試したところ…

shutterstock_1055752421

以下のように表示されました。

tensor-object-detection10

ちょっと分かりにくいですが、person以外に、bedも検出できていて、驚きました。

まとめ

今回は、TensorFlow Object Detection APIをインストールして、チュートリアルプログラム(object_detection_tutorial.ipynb)を動かす操作を説明しました。

さらに、任意のJPEGファイルに何が写っているか検出できるようにチュートリアルプログラムを変更し、実際に検出してみました。

この記事の内容を理解できたら、次はTensorFlow Object Detection APIを応用して、動画に何が写っているかを(概ね)リアルタイムに検出することに挑戦してみてはいかがでしょうか。

それでは、今回はこの辺りで終わりにしましょう。

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株式会社SAMURAI

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