nicolov の DilatedNet のインストールと動作確認（セマンティック・セグメンテーション）（TensorFlow 1.15.5，Keras 2.3.1，Python 3.7 を使用）（Windows 上）

前準備

Windows では Git，7-Zip のインストール

• Git のページ https://git-scm.com/ からダウンロードしてインストール:
• 7-Zip のページ: https://sevenzip.osdn.jp/ からダウンロードしてインストールする．

Python 3.7 64 ビット版のインストール，pip と setuptools の更新，Python 開発環境のインストール（Windows 上）

① Python 3.7 64 ビット版のインストール（Windows 上）

【Python 3.7 のインストール手順の詳細（別ページ） 】

Windows での Python 3.7 のインストール: 別ページ »で説明

【Python の公式ページ】

https://www.python.org/

【インストール手順の概要】

1. Python の URL を開く

   URL: https://www.python.org

2. Windows 版の Python 3.7 をダウンロード

   ページの上の方にある「Downloads」をクリック，「Downloads」の下にメニューが出るので，その中の「Windows」をクリック．

   そして，Python 3.7.x (x は数字）を探す．

   そして，Windows の 64ビット版のインストーラをダウンロードしたいので，「Windows x86-64 executable installer」を選ぶ

   
3. インストール時の設定
   1. いまダウンロードした .exe ファイルを右クリック， 右クリックメニューで「管理者として実行」を選ぶ．
      
   2. Python ランチャーをインストールするために，「Install launcher for all users (recommended)」をチェック．

      ※ すでに Python ランチャーをインストール済みのときは， 「Install launcher for all users (recommended)」がチェックできないようになっている場合がある．そのときは，チェックせずに進む．

   3. 「Add Python 3.7 to PATH」をチェック.
      
   4. 「Customize installation」をクリック．
      
   5. オプションの機能 (Optional Features)は，既定（デフォルト）のままでよい． 「Next」をクリック
      
   6. 「Install for all users」を選ぶ．

      Python のインストールディレクトリは，「C:\Program Files\Python37」のように自動設定されることを確認．

      「Install」をクリック

      
   7. 「Disable path length limit」が表示される場合がある．クリックして，パス長の制限を解除する
      
   8. インストールが終了したら，「Close」をクリック
4. インストールのあと，Windows のスタートメニューに「Python 3.7」が増えていることを確認．
5. システムの環境変数 Path の確認のため，新しくコマンドプロンプトを開き，次のコマンドを実行する．

   py とpip にパスが通っていることの確認である．

   where py
   where pip
   

   where py では「C:\Windows\py.exe」 が表示され， where pip では「C:\Program Files\Python37\Scripts\pip.exe」 が表示されることを確認．

   

② pip と setuptools の更新（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行

   Windows で pip を実行するときは，コマンドプロンプトを管理者として開き，それを使って pip を実行することにする．

   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. 次のコマンドを実行する

   Python の使用は「py -3.7」で行う．

   py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
   

   

③ Python 開発環境として，Python の隔離された環境に，Python コンソール（Jupyter Qt Console）, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract をインストール

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. venv を用いて，Python の隔離された環境を作成

   次のコマンドを実行する

   py -3.7 -m pip install -U pip setuptools
   py -3.7 -m venv C:\venv\py37
   

3. Python の隔離された環境の使用開始と，Python 開発環境のインストール

   次のコマンドを実行する

   Python の使用は「C:\venv\py37\Scripts\activate.bat」の後，「python」で行う．

   C:\venv\py37\Scripts\activate.bat
   python -m pip install -U pip setuptools jupyterlab jupyter jupyter-console jupytext nteract_on_jupyter
   

Visual Studio Community 2017，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 10.0，NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール（Windows 上）

Windows での Visual Studio Community 2017，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 10.0，NVIDIA cuDNN 7.6.5 のインストール: 別ページ »で説明

DilatedNet のインストール，学習済みモデルのダウンロード，DilatedNet によるセマンティック・セグメンテーションの実行

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. TensorFlow 1.15, Keras 2.3.1 その他のインストール

   C:\venv\py37\scripts\activate.bat
   python -m pip uninstall tensorflow tensorflow-gpu tensorflow-intel keras tensorboard tensorflow-estimator
   python -m pip install tensorflow-gpu==1.15.5 keras==2.3.1 pycocotools numpy==1.16.2
   

3. インストール

   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q segmentation_keras
   git clone --recursive https://github.com/nicolov/segmentation_keras
   cd segmentation_keras
   curl -LO https://github.com/nicolov/segmentation_keras/releases/download/model/nicolov_segmentation_model.tar.gz
   "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x nicolov_segmentation_model.tar.gz
   

4. 実行

   del images\seg_cat.png
   python predict.py --weights_path conversion/converted/dilation8_pascal_voc.npy
   

   

   結果として images\cat_seg.png ができる．表示して確認する．

   

   元画像は，次の画像である．

   

Ubuntu の場合

Ubuntu では，venv の 前もって Python をインストールしておくことを作り， そこにインストールする． TensorFlow, Keras のインストール手順は，「別のページ」で説明している．

sudo apt -y update
sudo apt -y install python3-venv
cd
python3 -m venv .venv
source ~/.venv/bin/activate
sudo python3 -m pip install -U tensorflow-gpu tensorflow_datasets keras

cd %HOMEPATH%
git clone --recursive https://github.com/nicolov/segmentation_keras
cd segmentation_keras
curl -L https://github.com/nicolov/segmentation_keras/releases/download/model/nicolov_segmentation_model.tar.gz | tar xvf -
python predict.py --weights_path conversion\converted\dilation8_pascal_voc.npy