MMDetection,MMFewShot のインストールと動作確認(画像分類,物体検出)(PyTorch,Python を使用)(Windows 上)
【目次】
【文献】
mmfewshot Contributors, OpenMMLab Few Shot Learning Toolbox and Benchmark, https://github.com/open-mmlab/mmfewshot, 2021.
【関連する外部ページ】
- MMFewShot の公式ドキュメント: https://mmfewshot.readthedocs.io
- MMFewShot のデモの公式ドキュメント: https://github.com/open-mmlab/mmfewshot/blob/main/demo/README.md MMFewShot の公式の学習済みモデル: https://github.com/open-mmlab/mmfewshot/blob/main/docs/en/model_zoo.md
前準備
Build Tools for Visual Studio 2026(ビルドツール)のインストール
Build Tools for Visual Studio 2026(ビルドツール)のインストールを行い、C/C++ コードのビルド環境を整える。
Build Tools for Visual Studio は,Visual Studio の IDE を含まない C/C++ コンパイラ,ライブラリ,ビルドツール等のコマンドライン向け開発ツールセットである。インストール済みの場合,この手順は不要である。 以下のコマンドは、Build Tools が未インストールの場合は winget で新規インストールし、インストール済みの場合は 【インストールコマンドの実行方法】 管理者権限でコマンドプロンプトを起動する(手順:Windows キーまたはスタートメニュー → 上記のコマンドでは、Build Tools 本体と Visual C++ 再頒布可能パッケージをインストールし、続いて以下のコンポーネントを追加している。 上記以外の追加のコンポーネントが必要になった場合は Visual Studio Installer で個別にインストールできる。 インストール完了の確認 Visual Studio を必要とするとき Visual Studio の機能を必要とする場合は,追加インストールできる。 以下のいずれかの方法で Python 3.7 をインストールする。Python がインストール済みの場合、この手順は不要である。 方法1:winget によるインストール 管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する。管理者権限のコマンドプロンプトを起動するには、Windows キーまたはスタートメニューから「 方法2:インストーラーによるインストール インストールの確認 コマンドプロンプトで以下を実行する。 バージョン番号(例:
管理者権限のコマンドプロンプトで以下を実行する.管理者権限は,winget の --scope machine オプションでシステム全体にインストールするために必要となる.[Build Tools for Visual Studio 2026(ビルドツール)のインストール手順を見るには、ここをクリック]
Windows での Build Tools for Visual Studio 2026 のインストール
setup.exe modify でコンポーネントを追加する(バージョンは変更しない)。cmd と入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。そして、コマンド全体をコマンドプロンプトにコピー&ペーストする。REM VC++ ランタイム
winget install --scope machine --id Microsoft.VCRedist.2015+.x64 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet /norestart"
REM ============================================================
REM Visual Studio Build Tools + Desktop development with C++
REM (VCTools、MSBuildTools、CMake連携、Clang、Windows 11 SDK)
REM ============================================================
REM 進行中のインストーラーを停止(ロック競合回避)
taskkill /F /IM vs_setup.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installer.exe /T >nul 2>&1
taskkill /F /IM vs_installerservice.exe /T >nul 2>&1
REM 未インストール時: winget で新規インストール
REM インストール済み時: setup.exe modify でコンポーネント追加(バージョンは変更しない)
winget list --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools 2>nul | findstr /i "BuildTools" >nul 2>&1
if %ERRORLEVEL% EQU 0 (
for /f "usebackq delims=" %P in (`"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products Microsoft.VisualStudio.Product.BuildTools -property installationPath`) do start /wait "" "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" modify --installPath "%P" --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100 --includeRecommended --quiet --norestart --nocache
) else (
winget install --scope machine --id Microsoft.VisualStudio.BuildTools -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "--quiet --wait --norestart --nocache --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Workload.MSBuildTools --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.ClangToolset --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"
)
REM 破損時の修復(任意、動作がおかしくなった場合)
REM "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\setup.exe" repair --installPath "C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\18\BuildTools" --quiet --norestart
REM 導入確認(インストールパスが表示されれば正常)
"C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Installer\vswhere.exe" -products * -requires Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools -property installationPath
--includeRecommended により、MSVC コンパイラ、C++ AddressSanitizer、vcpkg、CMake ツール、Windows 11 SDK 等の推奨コンポーネントが含まれる)winget list Microsoft.VisualStudio.BuildToolsPython 3.7 のインストール(Windows 上) [クリックして展開]
cmd」と入力し、表示された「コマンドプロンプト」を右クリックして「管理者として実行」を選択する。winget install -e --id Python.Python.3.7 --scope machine --silent --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 AssociateFiles=1 InstallLauncherAllUsers=1"--scope machine を指定することで、システム全体(全ユーザー向け)にインストールされる。このオプションの実行には管理者権限が必要である。インストール完了後、コマンドプロンプトを再起動すると PATH が自動的に設定される。
python コマンドを実行できない。python --versionPython 3.7.x)が表示されればインストール成功である。「'python' は、内部コマンドまたは外部コマンドとして認識されていません。」と表示される場合は、インストールが正常に完了していない。Git のインストール(Windows 上) [クリックして展開]
REM Git をシステム領域にインストール
winget install --scope machine --id Git.Git -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/VERYSILENT /NORESTART /NOCANCEL /SP- /CLOSEAPPLICATIONS /RESTARTAPPLICATIONS /COMPONENTS=""icons,ext\reg\shellhere,assoc,assoc_sh"" /o:PathOption=Cmd /o:CRLFOption=CRLFCommitAsIs /o:BashTerminalOption=MinTTY /o:DefaultBranchOption=main /o:EditorOption=VIM /o:SSHOption=OpenSSH /o:UseCredentialManager=Enabled /o:PerformanceTweaksFSCache=Enabled /o:EnableSymlinks=Disabled /o:EnableFSMonitor=Disabled"
Build Tools for Visual Studio 2022,NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8,NVIDIA cuDNN 8.9.7 のインストール(Windows 上)
【サイト内の関連ページ】 NVIDIA グラフィックスボードを搭載しているパソコンの場合には, NVIDIA ドライバ, NVIDIA CUDA ツールキット, NVIDIA cuDNN のインストールを行う.
- Windows での Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール: 別ページ »で説明
- Windows での NVIDIA ドライバ,NVIDIA CUDA ツールキット 11.8,NVIDIA cuDNN v8.9.7 のインストール手順: 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
PyTorch のインストール(Windows 上)
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。 - PyTorch のページを確認
- 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).
次のコマンドを実行することにより, PyTorch 2.3 (NVIDIA CUDA 11.8 用)がインストールされる. 但し,Anaconda3を使いたい場合には別手順になる.
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).
PyTorch で,GPU が動作している場合には,「torch.cuda.is_available()」により,True が表示される.
python -m pip install -U --ignore-installed pip python -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio torchtext xformers python -m pip install -U torch torchvision torchaudio numpy --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
Anaconda3を使いたい場合には, Anaconda プロンプト (Anaconda Prompt) を管理者として実行し, 次のコマンドを実行する. (PyTorch と NVIDIA CUDA との連携がうまくいかない可能性があるため,Anaconda3を使わないことも検討して欲しい).conda install -y pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 cudnn -c pytorch -c nvidia py -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"【サイト内の関連ページ】
【関連する外部ページ】
MMDetection, MMFewShot のインストール(Windows 上)
インストールの方法は複数ある. ここでは, NVIDIA CUDA ツールキットを使うことも考え, インストールしやすい方法として,ソースコードからビルドしてインストールする方法を案内している.
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。 - PyTorch がインストールできていることを確認するために,PyTorch のバージョンを表示
python -c "import torch; TORCH_VERSION = '.'.join(torch.__version__.split('.')[:2]); print(TORCH_VERSION)"
- PyTorch が NVIDIA CUDA ツールキットを認識できていることを確認するために,
PyTorch が認識しているNVIDIA CUDA ツールキット のバージョンを表示
このとき,実際には 11.8 をインストールしているのに,「cu117」のように古いバージョンが表示されることがある.このような場合は,気にせずに続行する.
python -c "import torch; CUDA_VERSION = torch.__version__.split('+')[-1]; print(CUDA_VERSION)"
- MIM,MMDetection のインストール
インストール手順は, https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/get_started.html による.
python -m pip install -U --ignore-installed pip python -m pip uninstall -y openmim mmcv mmcv-full opencv-python opencv-python-headless python -m pip install -U openmim opencv-python cd /d c:%HOMEPATH% rmdir /s /q mmdetection git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection mim uninstall -y mmdet pip install -r requirements.txt mim install -e . mim list(途中省略)
- MMFewShot のインストール
Python 3.7 もしくは 3.8 が必要である(2023年4月時点)
cd /d c:%HOMEPATH% rmdir /s /q mmfewshot git clone https://github.com/open-mmlab/mmfewshot.git cd mmfewshot mim uninstall -y mmfewshot pip install -r requirements.txt mim install -e . mim list(省略)
MMFewShot を用いた物体検出の実行(Windows 上)
セマンティック・セグメンテーション(ImageNet-1k, ResNet50 を使用)
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー →
cmdと入力 → 右クリック → 「管理者として実行」)。 - 事前学習済みモデルのダウンロード
次のコマンドを実行する.
cd /d c:%HOMEPATH%\mmfewshot mkdir checkpoints cd checkpoints curl -O https://download.openmmlab.com/mmfewshot/detection/attention_rpn/coco/attention-rpn_r50_c4_4xb2_coco_base-training_20211102_003348-da28cdfd.pth
- セマンティック・セグメンテーションを行う Python プログラム
次の Python プログラムを実行する.Matplotlib を使うので,Jupyter QtConsole や Jupyter ノートブック (Jupyter Notebook) の利用が便利である.
下のプログラムは作成途中(動作未確認)
import os from mmfewshot.detection.apis import (inference_detector, init_detector, process_support_images) os.chdir((os.getenv('HOMEPATH') + '\\' + 'mmfewshow')) config_file = 'configs/detection/attention_rpn/coco/attention-rpn_r50_c4_4xb2_coco_base-training.py' checkpoint_file = 'checkpoints/attention-rpn_r50_c4_4xb2_coco_base-training_20211102_003348-da28cdfd.pth' device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = init_detector(config_file,checkpoint_file, device=device) fsupport_images_dir = 'demo/demo_detection_images/support_images' files = os.listdir(fsupport_images_dir) support_images = [ os.path.join(fsupport_images_dir, file) for file in files ] classes = [file.split('.')[0] for file in files] support_labels = [[file.split('.')[0]] for file in files] print("support_images") display(support_images) print("classes") display(classes) print("support_labels") display(support_labels) process_support_images(model, support_images, support_labels, classes=classes) # single image img = 'demo/demo_detection_images/query_images/demo_query.jpg' fscore_thr = 0.3 # https://mmdetection.readthedocs.io/en/v3.0.0/user_guides/inference.html from mmdet.registry import VISUALIZERS visualizer = VISUALIZERS.build(model.cfg.visualizer) visualizer.dataset_meta = model.dataset_meta result = inference_detector(model, img) image = mmcv.imconvert(mmcv.imread(img), 'bgr', 'rgb') visualizer.add_datasample('result', image, data_sample=result, show=False, draw_gt=False) mmcv.imshow(visualizer.get_image())
- 以下の手順を管理者権限のコマンドプロンプトで実行する
(手順:Windowsキーまたはスタートメニュー →