TL;DR
- AWS EC2上のVM( g3s.xlarge, Ubuntu 18.04LTS )で，姿勢解析システムOpenposeを作り，実験する手順(2019年03月03日時点)を紹介します．
- nvidiaのGPUを持っていないので，Amazon AWSのg3インスタンスを使いますが，ローカルのGPUでもほぼ同様の方法が使えるはずです．
EC2 g3インスタンスの作成
AWS EC2 Management Consoleで，仮想マシンを作成します．
留意点は以下の通りです．
- インスタンスタイプはGPU(cuda)が使用できるg2またはg3のものを選びます(g3s.xlargeなど)．
- 初期状態では，インスタンスタイプの作成制限によって，g3タイプのインスタンスが作れない場合があります．その場合は，上限緩和申請フォーム から，上限緩和申請をしてください
- マシンイメージは「 Ubuntu Server 18.04 LTS (HVM), SSD Volume Type 」を使用します
- 動画を解析対象にする場合は，ストレージ（EBS）を大きめに確保しておいたほうが良いです
- 動画サイズにもよるが，解析結果をデフォルトのaviファイル形式で出力すると，サイズが大きく膨らみます
- この実験では，100GBで作成しました
- 費用はそれほど安くないので，使用していない時間はVMのシャットダウン，EBSの削除をしましょう（1敗）．数時間の使用ならば500円もかかりません．
- VMがUSD 1.04/hour (g3s xlarge，東京リージョンの場合)
- EBSでUSD 0.12/GB/月
- データアウト通信 USD 0.114/GB
Openposeのセットアップ
cmakeのインストール
Openposeのビルドに必要なcmakeをインストールします( cmake-3.13.4を使用しました )．
パッケージでは古いバージョンがインストールされるので，ソースからコンパイルします．
sudo apt-get install \
qtbase5-dev \
build-essential \
gdebi \
libopencv-dev
wget https://github.com/Kitware/CMake/releases/download/v3.13.4/cmake-3.13.4.tar.gz
tar xzvf cmake-3.13.4.tar.gz
cd cmake-3.13.4
./configure --qt-gui
./bootstrap
make -j6
sudo make install
GPGPU環境のセットアップ
NVIDIAドライバ，ツールキット，ライブラリのインストール
- 一般的なCUDA環境のインストールです．
-
CUDA Toolkit 10から，当該のツールキットをダウンロード
- [Linux][Ubuntu][18.04][x86_64]を選ぶ
- OpenPoseのビルドでコケた気がするので，バージョン10.1以降の方が望ましい
-
NVIDIA cuDNNをダウンロード
- debファイルでlibcudnn7, libcudnn7-devをダウンロードする
wget https://developer.nvidia.com/compute/cuda/10.1/Prod/local_installers/cuda_10.1.105_418.39_linux.run
sudo sh cuda_10.1.105_418.39_linux.run
# いくつか聞かれたとおりに答える
# (ライセンス条項にAcceptするとか，
# /usr/local/cudaにシンボリックリンクを張るとか．
# X driverは入れなくて良いかも)
sudo gdebi libcudnn7_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb
sudo gdebi libcudnn7-dev_7.5.0.56-1+cuda10.0_amd64.deb
PATHの設定
.bashrc, .zshrcなどに以下の行を追加して，NVIDIAツールに対するパスを通します．
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
Openposeのビルド
mkdir -p ~/local/src && cd ~/local/src
git clone \
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
cd openpose
sudo bash ./scripts/ubuntu/install_deps.sh
mkdir -p openpose/build
cd openpose/build
cmake ..
make -j4
sudo make install
上記手順で，~/local/src/openpose/build/examples/openpose/openpose.binが作られ，利用できるようになります．
OpenPoseで姿勢解析
動画ファイル対象でポーズ情報をJSON形式で出力して解析結果の動画も作る
~/local/src/openpose/build/examples/openpose/openpose.bin \
--write_json outputJSON/ \
--display 0 \
--model_folder ~/local/src/openpose/models \
--video "./inputVideo.mp4" \
--write_video outputVideo.avi
Starting OpenPose demo...
Configuring OpenPose...
Starting thread(s)...
Auto-detecting all available GPUs... Detected 1 GPU(s), using 1 of them starting at GPU 0.
OpenPose demo successfully finished. Total time: 264.185226 seconds.
- openpose.binのオプションは以下の通り OpenPose - コマンド一覧(Qiita)が詳しい
-
--write_json: 時刻ごとの姿勢情報(JSON形式)が出力されるディレクトリ -
--display 0: 姿勢推定結果を表示しない( AWSのVMなので途中結果の表示は不要 ) -
--model_folder: 使用する学習モデルも格納位置の指定 -
--video: 解析対象となる動画ファイル -
--write_video: 解析結果を含んだ動画のファイル
-
手と顔の検出も含めた解析
--face，--hand，--part_candidatesのオプションを追加すると，顔，手の検出も行えます．計算時間もかなり（5倍〜10倍）増えるのが注意点です．
~/local/src/openpose/build/examples/openpose/openpose.bin \
--face --hand --part_candidates
--write_json outputJSON/ \
--display 0 \
--model_folder ~/local/src/openpose/models \
--video "./inputVideo.mp4" \
--write_video outputVideo.avi
画像解析
動画ではなく，静止画も解析対象にできます．
- 写真は，フリー素材ぱくたそ( www.pakutaso.com )から，「空前絶後の肉まんを食べる男性 ［モデル：大川竜弥］」(https://www.pakutaso.com/20181221337post-18843.html) を使用させてもらいました
- オプション(--image_dirおよび--write_images)を，画像用（入出力のフォルダ指定）に変更するだけです
~/local/src/openpose/build/examples/openpose/openpose.bin \
--face --hand --part_candidates \
--write_json ./output_json \
--display 0 \
--model_folder ~/local/src/openpose/models
--image_dir ./image \
--write_images ./output_image \
- 計算結果
