bonlime/keras-deeplab-v3-plus 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）（Deeplab v3+，Python を使用）（Windows 上）

前準備

Git のインストール（Windows 上）

Gitは，バージョン管理システム．ソースコードの管理や複数人での共同に役立つ．

【サイト内の関連ページ】

Windows での Git のインストール: 別ページ »で説明している．

【関連する外部ページ】

Git の公式ページ: https://git-scm.com/

Python のインストール（Windows 上）

bonlime/keras-deeplab-v3-plus を使うために，Python バージョン3.9 を推奨する．

【サイト内の関連ページ】

• 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 »で説明している．
• Windows での Anaconda3 のインストール: 別ページ »で説明している．
• Python のまとめ: 別ページ »にまとめている．

【関連する外部ページ】

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

bonlime/keras-deeplab-v3-plus の実行（Windows 上）

GitHub の bonlime/keras-deeplab-v3-plus の Web ページ: https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus

1. インストール

   cd %HOMEPATH% 
   rmdir /s /q keras-deeplab-v3-plus
   git clone --recursive https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus
   cd keras-deeplab-v3-plus
   type requirements.txt
   python -m pip install -U keras==2.2.4 tensorflow==2.5.0 pillow numpy matplotlib tqdm opencv-python
   

2. モデルのダウンロードとロード

   python extract_weights.py 
   python load_weights.py 
   

3. Python プログラムの実行

   Python プログラムの実行

   • Windows では python （Python ランチャーは py）
   • Ubuntu では python3

   Python 開発環境（Jupyter Qt Console, Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook), Jupyter Lab, Nteract, Spyder, PyCharm, PyScripterなど）も便利である．

   Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

   https://github.com/bonlime/keras-deeplab-v3-plus に記載のプログラムを使用

   from matplotlib import pyplot as plt
   import cv2 # used for resize. if you dont have it, use anything else
   import numpy as np
   from model import DeepLabv3
   deeplab_model = DeepLabv3()
   img = plt.imread("imgs/image1.jpg")
   w, h, _ = img.shape
   ratio = 512. / np.max([w,h])
   resized = cv2.resize(img,(int(ratio*h),int(ratio*w)))
   resized = resized / 127.5 - 1.
   pad_x = int(512 - resized.shape[0])
   resized2 = np.pad(resized,((0,pad_x),(0,0),(0,0)),mode='constant')
   res = deeplab_model.predict(np.expand_dims(resized2,0))
   labels = np.argmax(res.squeeze(),-1)
   plt.imshow(labels[:-pad_x])