MMFlow のインストールと動作確認（オプティカルフロー）（PyTorch，Python を使用）（Windows 上）

MMFlow は， OpenMMLab の構成物で，オプティカルフローの機能を提供する．

【目次 】

1. 前準備
2. MMFlow のインストール（Windows 上）
3. MMFlow を用いたオプティカルフロー（Windows 上）

【文献 】

MMFlow Contributors, MMFlow: OpenMMLab Optical Flow Toolbox and Benchmark, https://github.com/open-mmlab/mmflow, 2021.

【関連する外部ページ 】

• MMFlow の GitHub のページ: https://github.com/open-mmlab/mmflow
• MMFlow の公式ドキュメント: https://mmflow.readthedocs.io
• MMFlow の公式のデモ（プログラムやデータなど）: https://github.com/open-mmlab/mmflow/tree/master/demo
• MMFlow の公式の学習済みモデル: https://github.com/open-mmlab/mmflow/blob/master/docs/en/model_zoo.md

前準備

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/

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）
   

MMFlow 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 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)"
   

   
3. 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)"
   

   
4. MMFlow のインストール

   python -m pip install -U git+https://github.com/open-mmlab/mmflow.git
   python -c "import mmflow; print(mmflow.__version__)"
   

   （省略）
   

MMFlow のファイルのダウンロード

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. MMFlow のファイルをダウンロードし，使える状態にする

   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q mmflow
   git clone https://github.com/open-mmlab/mmflow.git
   cd mmflow
   python setup.py build
   

   
   （以下省略）

MMFlow を用いたオプティカルフロー（Windows 上）

1. コマンドプロンプトを実行
2. オプティカルフローの表示を行うPython プログラム

   cd %HOMEPATH%
   cd mmflow
   curl -O https://download.openmmlab.com/mmflow/raft/raft_8x2_100k_mixed_368x768.pth
   python demo/video_demo.py demo/demo.mp4 ^
       configs/raft/raft_8x2_100k_mixed_368x768.py ^
       raft_8x2_100k_mixed_368x768.pth ^
       raft_demo.mp4 --gt demo/demo_gt.mp4
   

   
3. 結果として raft_demo_gt.mp4 ができるので，ダウンロードして，表示して確認する．