Introduction

ChainerCVで SSD (Single Shot Multibox Detector) を遊んでみます。

How to?

CUDA、cuDNNのチェック、仮想環境作成、仮想環境のアクティベートまでの手順は下記です。

taktak.jp
開発メモ その154 Chainer with CUDA for Windowsを使う · A certain engineer "COMPLEX"
https://taktak.jp/2018/11/17/3865
Introduction以前、CUDAを含むChainerのインストール手法を書きましたが、もう少しわかりやすく整理しました。 taktak.jp開発メモ その137 Chainer with CUDA on Anaconda3 for Windowsを使う · A certai…

パッケージのインストール

cupy、cupy-cuda、chainerのバージョンは一致させます。
cupy-cudaの末尾の数値は、先ほど確認したCUDAのバージョンに合わせます。
また、Chainerは4.5.0を使うため、ChainerCVは0.10.0になります。
(0.11.0はChainer 5.0.0になるため) また、下記の順番を守ってインストールします。

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> python -m pip install --upgrade pip
> python -m pip install cupy==4.5.0
> python -m pip install cupy-cuda92==4.5.0
> python -m pip install chainer==4.5.0
> python -m pip install chainercv==0.10.0
> python -m pip install opencv-python

最終確認

Chainer、ChainerCVがインストールされたこと、ChainerがCUDA、cuDNNを認識していることを確認します。

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> python -c "import chainer; chainer.print_runtime_info()"
Platform: Windows-10-10.0.17134-SP0
Chainer: 4.5.0
NumPy: 1.15.4
CuPy:
  CuPy Version          : 4.5.0
  CUDA Root             : C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v9.2
  CUDA Build Version    : 9020
  CUDA Driver Version   : 9020
  CUDA Runtime Version  : 9020
  cuDNN Build Version   : 7104
  cuDNN Version         : 7104
  NCCL Build Version    : None

> python -m pip freeze
chainer==4.5.0
chainercv==0.10.0
cupy==4.5.0
cupy-cuda92==4.5.0
fastrlock==0.4
filelock==3.0.10
numpy==1.15.4
opencv-python==3.4.3.18
Pillow==5.3.0
protobuf==3.6.1
six==1.11.0

デモ (学習)

ChainerCVのリポジトリにサンプルが含まれているのでブランチを指定してクローンします。
クローンしたらサンプルを実行します。

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> git clone -b v0.10.0 https://www.github.com/chainer/chainercv
> cd chainercv/examples/ssd
> python train.py --model ssd300 --batchsize 32 --gpu 0

データセットはVOC2007のようです。
GeForce GTX 1080を利用した場合、約30時間かかりました。また、バッチサイズを増やそうとしたらメモリが足りなくなりました。

下記は学習後の損失の推移グラフです。
上から、全体の損失、カテゴリの損失、位置の損失です。

デモ (推論)

前項での学習した結果、モデルがresult\model_iter_120000として保存されていますのでそれを活用します。
学習に使ったVOC2007のカテゴリは下記のとおりです。

  • Aeroplanes
  • Bicycles
  • Birds
  • Boats
  • Bottles
  • Buses
  • Cars
  • Cats
  • Chairs
  • Cows
  • Dining tables
  • Dogs
  • Horses
  • Motorbikes
  • People
  • Potted plants
  • Sheep
  • Sofas
  • Trains
  • TV/Monitors

試しにWikipediaにある羊の画像(Lleyn sheep.jpg)を認識させてみます。
なお、推論のデモには追加でモジュールが必要であるためインストールします。

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> pip install matplotlib

実行は下記のように行います。

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> python demo.py --gpu 0 --pretrained-model result\model_iter_120000 800px-Lleyn_sheep.jpg


良い感じです。