Building a Real-Time Object Recognition App with Tensorflow and OpenCV の方の github に上がってるソースを動かしてみたメモです。

この方の環境と僕の環境が違ったので。

Anaconda / Python 3.5
TensorFlow 1.2
OpenCV 3.0

以下の Dockerfile を作って。

FROM ubuntu:16.04

RUN apt-get update --fix-missing \
&& apt-get upgrade -y \
&& apt-get install -y \
      build-essential \
      cmake \
      git \
      wget \
      bzip2 \     
      sudo \
      wget \
      bzip2 \
      ca-certificates \
      curl \
      unzip \
      libgtk2.0-0  \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*


# Anaconda3-4.2.0 install
RUN wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh && \
    bash Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh -b && \
    rm -f Anaconda3-4.2.0-Linux-x86_64.sh

ENV PATH $PATH:/root/anaconda3/bin

# OpenCV install
RUN conda install -c https://conda.anaconda.org/menpo opencv3

こんな shell script 作って。(run.sh とする。)

IMAGE=kidapu/tf-realtime
CONTAINER=tf-realtime

build () 
{
	nvidia-docker build -t $IMAGE . 
}

run () 
{
	# xhost +local:root

	nvidia-docker run --privileged -it \
	  --name ${CONTAINER} \
	  --env DISPLAY=$DISPLAY \
	  --env="QT_X11_NO_MITSHM=1" \
	  -v /dev/video0:/dev/video0 \
	  -v /tmp/.X11-unix:/tmp/.X11-unix:ro \
	  -v /home/kida/docker/08-tf-realtime/share:/tmp/share:rw \
	  ${IMAGE} bash

	# xhost -local:root
}

# main
case $1 in
	"build") build ;;
	"run") run ;;
	*) echo "引数を指定して下さい";;
esac

以下のコマンド実行しました。

# docker の中から window を使うため
$ +xhost 

# shell script の実行
$ sh run.sh build
$ sh run.sh run

で、docker コンテナの中に入って、いろんなものの環境を確認するとこんな感じで。（作者の方と違いましたが、、

# python --version
Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (64-bit)
# python -c "import cv2; print(cv2.__version__)"
3.2.0
# conda --version
conda 4.3.22

とりあえず、ソースおとしたり、関連モジュール落としてきて。

$ git clone https://github.com/datitran/Object-Detector-App.git
$ conda env create -f environment.yml

てやると、なんか envirotment.yml の menpo::tbb=4.3_20141023=0 のところで、「そんなのないよ」的なエラーがでてたので、よくわからないながら、以下のように変えてしまって。

menpo::tbb=4.3_20141023=0
↓
menpo::tbb

以下のように実行すると、ウェブカムの映像をリアルタイムに物体認識するアプリケーションが動きました。（ウェブカム必須）

python object_detection_app.py

僕の所感だと、 yolov2 と比べると、デフォルトのモデルは精度低いし、FPSも低いなって印象でした。
ただ、yolov2 より SSD のほうが精度いいってどこかの記事で見た気がするので、もうちょいモデルとか学習データとか調整して、もう１回試してみたい。