CutLER のインストールと動作確認（教師なし学習によるセグメンテーションと，自己学習による物体検出）（Detectron2, PyTorch, Python を使用）（Windows 上）

前準備

Git, cmake のインストール（Windows 上）

Git のインストール（Windows 上）

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

cmake のインストール（Windows 上）

cmake のダウンロードのページ https://cmake.org/download/ からダウンロードしてインストール

Python のインストール（Windows 上）

Windows での Python 3.10，関連パッケージ，Python 開発環境のインストール: 別ページ »で説明

【サイト内の関連ページ】

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

【関連する外部ページ】

Python の公式ページ: https://www.python.org/

Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット，NVIDIA cuDNN のインストール（Windows 上）

Windows での Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN v8.6 のインストールと動作確認: 別ページ »で説明

【関連する外部ページ】

• Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）の公式ダウンロードページ: https://visualstudio.microsoft.com/ja/visual-cpp-build-tools/
• NVIDIA ドライバのダウンロードの公式ページ: https://www.nvidia.co.jp/Download/index.aspx?lang=jp
• NVIDIA CUDA ツールキットのアーカイブの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
• NVIDIA cuDNN のダウンロードの公式ページ: https://developer.nvidia.com/cudnn
• winimage の ZLIB DLL の公開ページ: http://www.winimage.com/zLibDll/

PyTorch のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. PyTorch のページを確認

   PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html

3. 次のようなコマンドを実行（実行するコマンドは，PyTorch のページの表示されるコマンドを使う）．

   次のコマンドは， PyTorch 2.0 （NVIDIA CUDA 11.8 用） をインストールする． 事前に NVIDIA CUDA のバージョンを確認しておくこと（ここでは，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8 が前もってインストール済みであるとする）．

   python -m pip install -U pip
   python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy numba --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
   python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())" 
   

   （途中省略）
   

Python の opencv-python のインストール

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. opencv-python のインストール

   ※ 「pip install ...」は，Python パッケージをインストールするための操作

   python -m pip install -U opencv-python opencv-contrib-python
   

Detectron2 のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. cython のインストール

   python -m pip install cython
   

3. pycocotools のインストール

   python -m pip install "git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI"
   

4. Detectron2 のインストールと動作確認

   https://github.com/DGMaxime/detectron2-windows を使用している．

   python -m pip uninstall detectron2
   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q detectron2-windows
   git clone --recursive https://github.com/DGMaxime/detectron2-windows.git
   cd detectron2-windows
   python -m pip install -e .
   python tests\test_windows_install.py
   

5. 結果の確認
   

   結果が，次のように表示される．

   
6. 引き続き，COCO 2018 Panoptic Segmentation Task API, The Cityscapes Dataset 用スクリプトのインストール

   pip install git+https://github.com/cocodataset/panopticapi.git
   pip install git+https://github.com/mcordts/cityscapesScripts.git
   

   

CutLER のインストール（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   コマンドプロンプトを管理者として実行: 別ページ »で説明

2. PyDenseCRF のインストール

   次のコマンドを実行．

   python -m pip install git+https://github.com/lucasb-eyer/pydensecrf.git
   

3. CutLER のインストール

   次のコマンドを実行．

   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q CutLER
   git clone --recursive https://github.com/facebookresearch/CutLER.git
   cd CutLER
   python -m pip install -U faiss_cpu
   python -m pip install -U opencv-python scikit-image scikit-learn shapely timm pyyaml colored fvcore gdown
   

4. 動作確認のため MaskCut による教師なし学習のセグメンテーションを実行

   demo.jpg ができる．

   cd %HOMEPATH%
   cd CutLER
   cd maskcut
   python demo.py --img-path imgs/demo2.jpg --N 3 --tau 0.15 --vit-arch base --patch-size 8 --cpu --out-dir .