M1 Macで物体検出のYOLOv3を動かす

M1 Macで何かやるという記事を何本か書いてきましたが、次は物体検出のYOLOv3を動かしてます。

こちらの記事を参考にさせていただきました。ありがとうございます。

仮想環境を作る

Python環境はあらかじめ、asdfでminiforge3-4.10.3-10をインストール済みです。
condaで仮想環境を作るところから始めます。今回は、Python 3.9を使用しました。

conda create -n yolo python=3.9
conda activate yolo

必要なライブラリのインストール

conda install numpy matplotlib pandas opencv

PyTorchのインストール

PyTorchはM1 Macに対応したものを、こちらからダウンロードします。
画面の真ん中くらいの右にあるDownloadボタンをクリックすればOKです。

ダウンロードしたら、インストールします。

pip install torch-1.8.0a0-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl

PyTorch YOLOv3のダウンロード

GitHubからクローンします。

git clone https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3.git
cd pytorch-yolo-v3

YOLOv3のダウンロード

YOLOv3の学習済みモデルをダウンロードします。

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

静止画の物体検出を試す

あとは、下記のコマンドを実行すれば物体検出できます。

python detect.py --images imgs/dog.jpg --det det

と、いう話なのですが、私の環境(or 今回入手したバージョン?)ではエラーになってしまいました。

(yolo) inoccu@honey pytorch-yolo-v3 % python detect.py --images imgs/dog.jpg --det det
Loading network.....
Network successfully loaded
dog.jpg              predicted in  0.217 seconds
Objects Detected:    bicycle truck dog
----------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
  File "/Users/inoccu/Dropbox/dev/pytorch-yolo-v3/detect.py", line 300, in <module>
    list(map(lambda x: write(x, im_batches, orig_ims), output))
  File "/Users/inoccu/Dropbox/dev/pytorch-yolo-v3/detect.py", line 300, in <lambda>
    list(map(lambda x: write(x, im_batches, orig_ims), output))
  File "/Users/inoccu/Dropbox/dev/pytorch-yolo-v3/detect.py", line 292, in write
    cv2.rectangle(img, c1, c2,color, 1)
cv2.error: OpenCV(4.6.0) :-1: error: (-5:Bad argument) in function 'rectangle'
> Overload resolution failed:
>  - Can't parse 'pt1'. Sequence item with index 0 has a wrong type
>  - Can't parse 'pt1'. Sequence item with index 0 has a wrong type
>  - Can't parse 'rec'. Expected sequence length 4, got 2
>  - Can't parse 'rec'. Expected sequence length 4, got 2

Object Detectedの表示はちゃんと出ているので、YOLOでの物体検出は上手く行ったのだと思いますが、最後の境界線を描いた画像を出力するところでエラーになっているようです。

こちらのやり取りを参考にして、detect.pyの285行目から始まるwrite関数の一部を修正しました。

    def write(x, batches, results):
        #c1 = tuple(x[1:3].int())
        c1 = tuple(x[1:3].cpu().int().numpy())
        #c2 = tuple(x[3:5].int())
        c2 = tuple(x[3:5].cpu().int().numpy())

修正後に、再度、物体検出を試すと、このようなメッセージが表示されました。

(yolo) inoccu@honey pytorch-yolo-v3 % python detect.py --images imgs/dog.jpg --det det
Loading network.....
Network successfully loaded
dog.jpg              predicted in  0.190 seconds
Objects Detected:    bicycle truck dog
----------------------------------------------------------

SUMMARY
----------------------------------------------------------
Task                     : Time Taken (in seconds)

Reading addresses        : 0.000
Loading batch            : 0.283
Detection (1 images)     : 0.190
Output Processing        : 0.000
Drawing Boxes            : 0.021
Average time_per_img     : 0.495
----------------------------------------------------------

det/det_dog.jpgという画像が生成されているので、表示してみると、このような画像が出力されていました。

完璧ですね!

カメラでのリアルタイム物体検出も試す

カメラの方も、同様のコード修正が必要です。cam_demo.pyの43行目あたりです。

    def write(x, batches, results):
        #c1 = tuple(x[1:3].int())
        c1 = tuple(x[1:3].cpu().int().numpy())
        #c2 = tuple(x[3:5].int())
        c2 = tuple(x[3:5].cpu().int().numpy())

下記のコマンドで起動します。

python cam_demo.py

こんな感じの画面が開いてカメラで撮影した映像が表示されます。合わせて、物体検出されてPersonとか出てますね。上手く動いているようです。

私の画像で恐縮です。
ちなみに、今日はCode for KitakyushuのAIもくもく会に来ています。背景は会場の秘密基地というコワーキングスペースです。

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この記事を書いた人

井上 研一

株式会社ビビンコ代表取締役、ITエンジニア/経済産業省推進資格ITコーディネータ。AI・IoTに強いITコーディネータとして活動。2018年、株式会社ビビンコを北九州市に創業。IoTソリューションの開発・導入や、画像認識モデルを活用したアプリの開発などを行っている。近著に「使ってわかった AWSのAI」、「ワトソンで体感する人工知能」。日本全国でセミナー・研修講師としての登壇も多数。

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