Chapters

📘 Chapter #0　YOLOとは
📘 Chapter #1　環境設定
📘 Chapter #2　アノテーション
📘 Chapter #3
　📗 Chapter #3-1　YOLOv3 Keras版実装
　📗 Chapter #3-2　YOLOv3 Darknet版
📘 Chapter #A
　📗 Chapter #A-1　YOLOの各バージョンについてまとめ
　📗 Chapter #A-2　YOLOv3 Keras版実装に関して関連記事のまとめ
　📗 Chapter #A-3　ONNX変換・確認ライブラリ、アプリケーションまとめ

TL;DR

ここでは、YOLOでオリジナルデータを学習させる際のソフトウェアインストール、環境設定手順について記載します。

ソフトウェアについて

ソフトウェア	目的
IrfanView	アノテーション作業前の、不要なファイルの整理、画像確認の際に使用する
Vott	アノテーション作業
Winget	Gitなどのインストール
Anaconda/Miniconda	アノテーション時のリサイズ、YOLOv3 Keras実装・YOLOv5の学習と推論
Visual Studio Code	Pythonのコードをデバッグする
Git	関連ソースの取得

1. ソフトウェアインストール手順

1.1. IrfanView

IrfanViewをインストールする。

右クリックにIrfanViewで開くを追加しておくと作業が効率的となります（必要に応じてレジストリのバックアップをお勧めします）。

以下のファイルをShift-JISで作成し実行します。

右クリックにOpenWithIrfanViewを追加.reg

Windows Registry Editor Version 5.00

[HKEY_CLASSES_ROOT\*\shell\IrfanView]
@="Open with IrfanView"
"Icon"=hex(2):43,00,3a,00,5c,00,50,00,72,00,6f,00,67,00,72,00,61,00,6d,00,20,\
  00,46,00,69,00,6c,00,65,00,73,00,5c,00,49,00,72,00,66,00,61,00,6e,00,56,00,\
  69,00,65,00,77,00,5c,00,69,00,5f,00,76,00,69,00,65,00,77,00,36,00,34,00,2e,\
  00,65,00,78,00,65,00,00,00

[HKEY_CLASSES_ROOT\*\shell\IrfanView\command]
@="\"C:\\Program Files\\IrfanView\\i_view64.exe\" \"%1\""

不要なファイル整理時の作業が楽になるように設定を変更します。

1.2 Vott

GitHubからインストールします。

1.3. winget

wingetを公式サイトよりインストールします。

1.4. Anaconda

インストーラーを使用してインストール

winget install -e --id Anaconda.Anaconda3でも構いませんが、ユーザーインストールではなく、PC全体へのインストールとなります。

💡 商用利用の場合には、MiniCondaを使用する。環境構築の手順

1.5. Visual Studio Code

公式サイトより、User Installer版をインストールします。

winget Install -e --id Microsoft.VisualStudioCodeでも構いませんが、オプションが指定できないので右クリックにCodeで開くが追加されません（後からインストーラー上書き指定することで追加は可能です）。

1.6. Git

Git for Windowsが入っていない場合にはインストールします。

以下の2つのコマンドを実行し、Gitのインストールと改行コードに関する設定を行います。

winget install -e --id Git.Git

💡 PATH環境変数にすぐには反映されないので、一度コマンドラインウインドウを閉じます。

改行コードを自動で書き換えないようにする

git config --global core.autocrlf input

参考：
https://qiita.com/uggds/items/00a1974ec4f115616580
https://qiita.com/chomado/items/9a86d3bca24dcd15a460

2. 環境設定手順

2.1. Anaconda

2.1.1. Condaのパスを追加

Condaが起動できるように、環境変数（ユーザーでよい）のPathに以下を追加します。

C:\Users\<ユーザー名>\Anaconda3
C:\Users\<ユーザー名>\Anaconda3\Scripts

Conda Createコマンドなどのエラー対策で、環境変数（ユーザーでよい）のPathに以下を追加します。

C:\Users\<ユーザー名>\Anaconda3\Library\bin

💡 MiniCondaの場合にはパス名が異なります。

2.2. PowerShell

VSCodeで使用するPowerShellで実行します。
※私の環境では、VSCodeで使用されるPowerShellの既定はWindows PowerShell（PowerShell（クロスプラットフォーム）ではない）でした。

2.2.1. 実行ポリシーを変更

実行ポリシーを確認し、Restrictedの場合はRemoteSignedに変更します。

実行ポリシーの確認（管理者権限）

Get-ExecutionPolicy

実行ポリシーの変更（管理者権限）

Set-ExecutionPolicy RemoteSigned

2.2.2. Conda用にPowerShellを設定

PowerShellからconda activateできない問題への対処となります。¹

conda用にPowerShellを設定

conda init powershell

initが見つからないというエラーが表示された場合には、conda自身が古いので表示されたメッセージに従ってconda自身の更新を行います。

また、Powershellの通常使用で仮想環境が自動activateされるのが気になる場合はこちらのページを参考に以下の設定を行います。

通常のPowerShell起動時の仮想環境自動activateを抑止する設定

conda config --set auto_activate_base False

VSCodeのターミナル起動時の仮想環境自動activateを抑止する設定

VSCodeの設定で、"Activate Python Environment in Terminal created using the Extension."チェックボックスをOFFに設定する

2.3. Visual Studio Code

VSCodeからPythonのスクリプトをデバッグ・実行した際に作業フォルダが現在のフォルダとならない場合は、launch.jsonで"cwd": "${fileDirname}"と指定することで、ファイルがあるフォルダでデバッグ・実行されます。

launch.json

{
    // IntelliSense を使用して利用可能な属性を学べます。
    // 既存の属性の説明をホバーして表示します。
    // 詳細情報は次を確認してください: https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=830387
    "version": "0.2.0",
    "configurations": [
        {
            "name": "Python: Current File",
            "type": "python",
            "request": "launch",
            "program": "${file}",
            "console": "integratedTerminal",
            "cwd": "${fileDirname}"
        }
    ]
}

Anaconda がやっと PowerShell に公式対応した ↩

YOLOのオリジナルデータ学習手順 #1 環境設定