pascal VOC 2012（書きかけ）

pascal VOC 2012

先人に感謝

参考Webページ pascal-voc-python のWebページ: https://github.com/mprat/pascal-voc-python

Pascal VOCデータセットは，セグメンテーション済みのカラー画像データセット．セグメンテーションの結果は「アノテーション」として記述されている．ラベル番号とバウンディングボックスのようです． pickle 形式にまとめるソフトは，ssd_keras import pickle data = XML_preprocessor('VOCdevkit/VOC2007/Annotations/').data pickle.dump(data,open('VOC2007.pkl','wb'))

Windows での TensorFlow のインストール手順を図解で説明する． Python を使うのが前提である． import pickle f = open('VOC20XX.pkl', 'rb') data = pickle.load(f) print(data.keys()) print(data['007571.jpg'])

参考Webページ http://qiita.com/slowsingle/items/64cc927bb29a49a7af14 キーワード：　TensorFlow, Python, Windows インストール

http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

前準備

Python のインストール，pip と setuptools の更新

① Python のインストール

Windows での Python のインストール: 別ページで説明している．
Ubuntu での Python の利用: システム Python を使うことができるので，インストールは不要．
Ubuntu で，システム Python 以外の Python をインストールしたい場合は pyenv が便利である: 別ページで説明している．

Python の公式ページ: http://www.python.org/

Python は，次のコマンドで起動できる．

Windows: python または py -3.10 のようにバージョン指定）
Ubuntu: python3
但し，「sudo pip3」でパッケージをインストールする前に，「apt-cache search ＜キーワード＞」で Ubuntu パッケージを検索し，Ubuntu パッケージが見つかった場合にはそちらを apt でインストール．

② pip と setuptools の更新

Windows の場合
1. コマンドプロンプトを管理者として実行
  
  Windows での pip の実行では，コマンドプロンプトを管理者として実行することにする。
2. 次のコマンドを実行．
```
python -m pip install -U pip setuptools
```
Ubuntu の場合
システム Python を用いるときは，pip, setuptools の更新は次のコマンドで行う．
```
sudo apt -y update
sudo apt -y install python3-pip python3-setuptools
```

pip は，次のコマンドで起動できる．

Windows: pip または python -m pip または py -3.10 -m pip のようにバージョン指定．
Windows では，管理者として実行．
Ubuntu: sudo pip3
Ubuntu では，「sudo pip3」でパッケージをインストールする前に，「apt-cache search ＜キーワード＞」で Ubuntu パッケージを検索し，Ubuntu パッケージが見つかった場合にはそちらを apt でインストール．

【Python 開発環境のインストール】

Python を使うときは，Python開発環境や Python コンソール（Jupyter Qt Console，Spyder，PyCharm，PyScripter など）の利用も便利である

Windows, Ubuntu での Python 開発環境，Python コンソール（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, spyder）のインストール: 別ページで，インストール手順を説明している．

pascal-voc-python のインストール

pascal-voc-python の Web ページを開く
https://github.com/mprat/pascal-voc-python
「Clone or download」を展開し，「Download ZIP」をクリック
.zip ファイルのダウンロードが始まるので確認する．
ダウンロードした .zip ファイルを展開（解凍）する．分かりやすいディレクトリに置く．
※ Windows での展開（解凍）のためのソフトには，「7-Zip」などがある．
この .zip ファイルは，D:\pascal-voc-python-master\pascal-voc-python-master に展開（解凍）したものとして，説明を続けるので，適切に読み替えてください．
Anacondaプロンプトを管理者として開き，先ほど「展開（解凍）したディレクトリ」に移動
実行手順例
```
d:
cd D:\pascal-voc-python-master\pascal-voc-python-master
```
引き続き，次のコマンドを実行して，プログラムをインストール
実行手順例
```
python setup.py install
```
エラーが出ていないことを確認する．

ipython ノートブック形式ファイルで，次のプログラム例が載っています． load data by category loading bounding boxes ---- 下のツールを使て，アノテーション xml を編集できる． https://github.com/tzutalin/ImageNet_Utils conda install pyqt4 conda install lxml を実行してから cd labelImgGUI python labelImg.py

前準備

前準備として，Anaconda3 のインストールが終わっていること．手順を下に説明している．

Anaconda3 のインストール

Python 3 の開発環境である Anacondaをおすすめ．Window でのインストール手順は次の通りです（Linuxでも同様の手順です）．

https://www.anaconda.com/downloadを開く
「Download」をクリックする．
下にスクロールし，Windows 用の 64 ビット版を選ぶ
ダウンロードが始まるので確認する．
ダウンロードした .exe ファイルを実行して，Anacondaをインストール．
Pythonにはいくつかの種類がある．このページでは Anaconda をおすすめしている．以下，Windows に Anacondaをインストールしたものとして説明を続ける．
Windows では，コマンドプロンプトを管理者として実行
まずは，最新の conda-build パッケージが欲しい．今のコマンドプロンプトで，次のコマンドを実行
```
conda install -y conda-build
```
※ 「Proceed ([y]/n)?」と表示されたら， y + Enter で続行する．「反応が遅いなあ」と思ったら、Enter キーを押してみる．
conda が更新されたので，コマンドプロンプトをいったん閉じる
再び， Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行する．
コマンドプロンプトで，次のコマンドを実行
```
curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
python get-pip.py
conda update -y setuptools
conda update -y conda
conda update -y conda-build
```
※ 「Proceed ([y]/n)?」と表示されたら， y + Enter で続行する．「反応が遅いなあ」と思ったら、Enter キーを押してみる．

※「wget が無いよ！」というときは、msys2 を次のWebページの手順でインストール. （wget 単独でのインストールではなく，msys2が動くように設定しておくのが便利）
https://www.kkaneko.jp/tools/cygwin/msys2.html

TensorFlow のインストール手順
1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行する．
2. 今のコマンドプロンプトで，次のコマンドを実行
  ※ Anaconda や Miniconda を使っていないときは conda コマンドがないので pip コマンドを使ってください
  ※ conda パッケージの tensorflow が古いので（2018/02時点），pip を使うことにする．
```
pip install -U tensorflow
```
3. インストール後，確認のため，バージョンを見ておく
```
pip show tensorflow
```
  以下、書きかけ
本サイトは金子邦彦研究室のWebページである．
資料等の公開では，原則，「クリエイティブコモンズ BY NC SA」として公開するようにしている． PDFファイル，パワーポイントファイルなどには，「クリエイティブコモンズ BY NC SA」を明記するとともに，ロゴを記載するようにしている（作業が間に合っていない分もあるのでご容赦ください）．
公開している資料をご利用になる場合の，再配布の条件，剽窃の防止などについて，別ページで説明している．再配布や資料改変の際には，そのページをご確認ください．

サイトマップは，サイトマップのページをご覧下さい．本サイト内の検索は，サイト内検索のページをご利用下さい．

問い合わせ先：金子邦彦（かねこくにひこ）