sony NNC210で物体検出のチュートリアルを試してみた。
学習後のバウンディングボックス描画はNNC本体でやってくれないので手動で行う必要がある。
ここでは、NNCのpython環境の流用について記載する。
描画にはいくつか方法があるが、チュートリアルからpythonを利用した方法を採用した。環境構築を１から行う方法もあるが、
＞Windows版Neural Network Consoleをご利用の場合、同梱のPython環境がそのまま利用可能です。
と記載を発見したため、jupyter notebookかvs-codeで実行したいと考えた。
##jupyter notebookのNNC環境へのインストール
NNCのプロジェクト画面などを右クリックして more toolsからコマンドプロンプトを起動。このコマンドプロンプトがNNCのpython環境であるため、
pip install jupyter を実行。
データ等がある上位のフォルダ位置で
jupyter notebook でノートブック環境が起動する。
NNC環境のコマンドプロンプトを残せば、GUIのNNCは終了しても大丈夫。
##バウンディングボックスの表示
あとは、チュートリアルのコマンドをコピーして実行可能。
チュートリアルはPDFなのでちょっと再利用しづらい。４５ページのbottomの右のシングルクォーテーションが全角なので半角に修正しました。
##vscodeでの利用
エクスプローラから、任意のpythonファイルを開く。左下のインタプリターの選択でNNC解凍ファイル内のpython.exeを指定。右上の実行ボタン。
ターミナルに下記エラーが出るが、正常に実行される。
＞PS D:\neural_network_console> conda activate Python
＞ません。名前が正しく記述されていることを確認し、パスが含まれている場合はそのパスが正しいことを確認してから、再試行してください。
ターミナルでpythonと打ち込んで実行されるpythonと実行ボタンからのpythonは異なる模様。実行ボタンでのpythonをフルパスで指定して
neural_network_console/libs/Python/python.exe -m pip list
としてやると、ライブラリ一覧を所得し、nnablaも使えることが分かる。
こちらは、GUIのNNCを実行しなくても利用できる。