DeepLearning
深層学習
CNTK
fast-r-cnn

Microsoft Cognitive ToolkitでFast R-CNNを実行する

Microsoft Cognitive Toolkit(CNTK)を使って物体検出用のモデルであるFast R-CNNのExamplesを実行する
ExamplesのデータはGroceryっていう食べ物の検出、分類になっている

条件

事情により今回は下記条件

  • Windows 7 / 8 / 8.1 x64
  • CPU only
  • Python 3.5
  • CNTK 2.1

環境構築

Pythonインストール

下記よりPythonをインストール
https://www.anaconda.com/download/

インストール確認

python -V

CNTKインストール

pip install https://cntk.ai/PythonWheel/CPU-Only/cntk-2.1-cp35-cp35m-win_amd64.whl

※その他の環境の場合は下記からwhlを選択
https://docs.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/Setup-CNTK-on-your-machine

インストール確認

python -c "import cntk; print(cntk.__version__)"

適当なフォルダででSamplesのインストール

python -m cntk.sample_installer

できたフォルダに移動

cd ./CNTK-Samples-2-1

CNTKの必要なライブラリのインストール

pip install -r requirements.txt

OpenCVインストール

pip install opencv-python

実行確認

実行フォルダに移動

cd ./Examples/Image/Detection/FastRCNN

前処理

ROIの作成

python A1_GenerateInputROIs.py

訓練データでROI表示

python B1_VisualizeInputROIs.py

訓練データでの検証

python B2_EvaluateInputROIs.py

学習の実施

python A2_RunWithBSModel.py

検証

テストデータでの検証

python A3_ParseAndEvaluateOutput.py

テストデータでROI表示

python B3_VisualizeOutputROIs.py

以上