Recognize Anything のインストールと動作確認（ゼロショットの画像タグ付け）（Python，PyTorch を使用）（Windows 上）

前準備

Build Tools for Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

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。

以下のコマンド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」）。

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 Build Tools + Desktop development with C++（VCTools）+ 追加コンポーネント（一括）
winget install --id Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools --accept-source-agreements --accept-package-agreements ^
    --override "--passive --wait --norestart --add Microsoft.VisualStudio.Workload.VCTools --includeRecommended --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Llvm.Clang --add Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.ClangCL --add Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CMake.Project --add Microsoft.VisualStudio.Component.Windows11SDK.26100"

--add で追加されるコンポーネント

上記のコマンドでは，まず 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，次に setup.exe を用いて以下のコンポーネントを追加している。

• VCTools：C++ デスクトップ開発ワークロード（--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）
• VC.Llvm.Clang：Windows 向け C++ Clang コンパイラ
• ClangCL：clang-cl ツールセットを含むコンポーネントグループ（MSBuild から Clang を使用するために必要）
• VC.CMake.Project：Windows 向け C++ CMake ツール
• Windows11SDK.26100：Windows 11 SDK（ビルド 10.0.26100）

インストール完了の確認

winget list Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools

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。

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。

winget install --scope machine --id Python.Python.3.12 -e --silent --disable-interactivity --force --accept-source-agreements --accept-package-agreements --override "/quiet InstallAllUsers=1 PrependPath=1 Include_pip=1 Include_test=0 Include_launcher=1 InstallLauncherAllUsers=1"

python --version

Git のインストール

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「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。

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"

【関連する外部ページ】

• Git の公式ページ: https://git-scm.com/

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）

1. 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」）。
2. PyTorch のページを確認

   PyTorch の公式ページ: 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】

   • Windows での PyTorch のインストール: 別ページ »で説明

   【関連する外部ページ】

   • PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html

RecognizeAnything のインストール（Windows 上）

Rust のインストール（Windows 上）

1. 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」）。
2. ダウンロードとインストール

   cd /d c:%HOMEPATH%
   curl -O https://static.rust-lang.org/rustup/dist/x86_64-pc-windows-msvc/rustup-init.exe
   .\rustup-init.exe
   

RecognizeAnything のインストール（Windows 上）

1. 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」）。
2. ダウンロードとインストール，学習済みモデル ram_swin_large_14m.pth のダウンロード

   cd /d c:%HOMEPATH%
   rmdir /s /q recognize-anything
   git clone --recursive https://github.com/xinyu1205/recognize-anything
   cd recognize-anything
   python -m pip install -r requirements.txt
   mkdir pretrained
   cd pretrained
   curl -L -O  https://huggingface.co/spaces/xinyu1205/Recognize_Anything-Tag2Text/resolve/main/ram_swin_large_14m.pth
   

RecognizeAnything の動作確認（Windows 上）

動作確認を行う．公式ページの手順に従う．

Unseen Caterory の推論

1. ファイル openset_utils.py を確認し，必要であれば，ファイルの中身を調整する
2. 次のコマンドを実行

   cd /d c:%HOMEPATH%\recognize-anything
   echo RAM Inference on Unseen Categories (Open-Set)
   python inference_ram_openset.py  --image images/openset_example.jpg --pretrained pretrained/ram_swin_large_14m.pth
   

   

推論

1. ファイル openset_utils.py を確認し，調整する
2. 次のコマンドを実行

   cd /d c:%HOMEPATH%\recognize-anything
   echo RAM Inference
   python inference_ram.py  --image images/1641173_2291260800.jpg --pretrained pretrained/ram_swin_large_14m.pth
   

   

RecognizeAnything を使う Python プログラムの実行（Windows 上）

Unseen Caterory の推論

画像ファイル（複数可）での実行

実行時にファイルを選択する．ファイルは複数選択可能である．

1. ファイル openset_utils.py を確認し，調整する
2. Windows で，コマンドプロンプトを実行
3. エディタを起動

   cd /d c:%HOMEPATH%\recognize-anything
   notepad a.py
   

4. エディタで，次のプログラムを保存

   このプログラムは， 公式ページの GitHub のページ https://github.com/xinyu1205/recognize-anything/blob/main/inference_ram_openset.pyで公開されていたものを変更して使用している．

   '''
    * The Recognize Anything Model (RAM) inference on unseen classes
    * Written by Xinyu Huang
   '''
   import numpy as np
   import random
   
   import torch
   import torchvision.transforms as transforms
   
   from PIL import Image
   from ram.models import ram
   from ram import inference_ram_openset as inference
   
   from ram.utils import build_openset_label_embedding
   from torch import nn
   
   size = 384
   pretrained = 'pretrained/ram_swin_large_14m.pth'
   
   device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
   normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                    std=[0.229, 0.224, 0.225])
   transform = transforms.Compose([
       transforms.Resize((size, size)),
       transforms.ToTensor(), normalize
   ])
   
   model = ram(pretrained=pretrained, image_size=size, vit='swin_l')
   openset_label_embedding, openset_categories = build_openset_label_embedding()
   model.tag_list = np.array(openset_categories)
   model.label_embed = nn.Parameter(openset_label_embedding.float())
   
   model.num_class = len(openset_categories)
   # the threshold for unseen categories is often lower
   model.class_threshold = torch.ones(model.num_class) * 0.5
   
   model.eval()
   model = model.to(device)
   
   import tkinter as tk
   from tkinter import filedialog
   
   root = tk.Tk()
   root.withdraw()
   fpaths = filedialog.askopenfilenames()
   
   for fpath in root.tk.splitlist(fpaths):
       print("file name: ", fpath)
       raw_image = Image.open(fpath).convert("RGB").resize((size, size))
       image = transform(raw_image).unsqueeze(0).to(device)
       with torch.no_grad():
           tags = inference(image, model)
       print("Image Tags: ", tags)
   

   
5. Python プログラムの実行

   プログラムを a.pyのようなファイル名で保存したので， 「python a.py」のようなコマンドで行う．

   python a.py
   

   ファイル選択画面が出るので，画像ファイルを選択する．ファイルは複数選択可能である．

   
6. 結果の確認
   

パソコンのカメラで使用

1. ファイル openset_utils.py を確認し，調整する
2. Windows で，コマンドプロンプトを実行
3. エディタを起動

   cd /d c:%HOMEPATH%\recognize-anything
   notepad b.py
   

4. エディタで，次のプログラムを保存

   このプログラムは， 公式ページの GitHub のページ https://github.com/xinyu1205/recognize-anything/blob/main/inference_ram_openset.pyで公開されていたものを変更して使用している．

   '''
    * The Recognize Anything Model (RAM) inference on unseen classes
    * Written by Xinyu Huang
   '''
   import numpy as np
   import random
   
   import torch
   import torchvision.transforms as transforms
   
   from PIL import Image
   from ram.models import ram
   from ram import inference_ram_openset as inference
   
   from ram.utils import build_openset_label_embedding
   from torch import nn
   
   size = 384
   pretrained = 'pretrained/ram_swin_large_14m.pth'
   
   device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
   normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                    std=[0.229, 0.224, 0.225])
   transform = transforms.Compose([
       transforms.Resize((size, size)),
       transforms.ToTensor(), normalize
   ])
   
   model = ram(pretrained=pretrained, image_size=size, vit='swin_l')
   openset_label_embedding, openset_categories = build_openset_label_embedding()
   model.tag_list = np.array(openset_categories)
   model.label_embed = nn.Parameter(openset_label_embedding.float())
   
   model.num_class = len(openset_categories)
   # the threshold for unseen categories is often lower
   model.class_threshold = torch.ones(model.num_class) * 0.5
   
   model.eval()
   model = model.to(device)
   
   import cv2
   
   v = cv2.VideoCapture(0)
   while(v.isOpened()):
       r, f = v.read()
       if ( r == False ):
           break
       bgr_image = cv2.resize(f, (size, size))
       rgb_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
       image = transform(Image.fromarray(rgb_image)).unsqueeze(0).to(device)
   
       tags = inference(image, model)
       cv2.imshow("", bgr_image)
       print("Image Tags: ", tags)
       # Press Q to exit
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break
   
   v.release()
   cv2.destroyAllWindows()
   

5. Python プログラムの実行

   python b.py
   

6. 結果の確認
   
   

推論

画像ファイル（複数可）での実行

実行時にファイルを選択する．ファイルは複数選択可能である．

1. Windows で，コマンドプロンプトを実行
2. エディタを起動

   cd /d c:%HOMEPATH%\recognize-anything
   notepad c.py
   

3. エディタで，次のプログラムを保存

   このプログラムは， 公式ページの GitHub のページ https://github.com/xinyu1205/recognize-anything/blob/main/inference_ram.pyで公開されていたものを変更して使用している．

   '''
    * The Recognize Anything Model (RAM)
    * Written by Xinyu Huang
   '''
   import numpy as np
   import random
   
   import torch
   import torchvision.transforms as transforms
   
   from PIL import Image
   from ram.models import ram
   from ram import inference_ram as inference
   
   size = 384
   pretrained = 'pretrained/ram_swin_large_14m.pth'
   
   device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
   normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                    std=[0.229, 0.224, 0.225])
   transform = transforms.Compose([
       transforms.Resize((size, size)),
       transforms.ToTensor(), normalize
   ])
   
   model = ram(pretrained=pretrained, image_size=size, vit='swin_l')
   model.eval()
   model = model.to(device)
   
   import tkinter as tk
   from tkinter import filedialog
   
   root = tk.Tk()
   root.withdraw()
   fpaths = filedialog.askopenfilenames()
   
   for fpath in root.tk.splitlist(fpaths):
       print("file name: ", fpath)
       raw_image = Image.open(fpath).convert("RGB").resize((size, size))
       image = transform(raw_image).unsqueeze(0).to(device)
       with torch.no_grad():
           tags = inference(image, model)
       print("Image Tags: ", tags[0])
   

   
4. Python プログラムの実行

   プログラムを c.pyのようなファイル名で保存したので， 「python c.py」のようなコマンドで行う．

   python c.py
   

   ファイル選択画面が出るので，画像ファイルを選択する．ファイルは複数選択可能である．

   
5. 結果の確認
   

パソコンのカメラで使用

1. ファイル openset_utils.py を確認し，調整する
2. Windows で，コマンドプロンプトを実行
3. エディタを起動

   cd /d c:%HOMEPATH%\recognize-anything
   notepad d.py
   

4. エディタで，次のプログラムを保存

   このプログラムは， 公式ページの GitHub のページ https://github.com/xinyu1205/recognize-anything/blob/main/inference_ram_openset.pyで公開されていたものを変更して使用している．

   '''
    * The Recognize Anything Model (RAM)
    * Written by Xinyu Huang
   '''
   import numpy as np
   import random
   
   import torch
   import torchvision.transforms as transforms
   
   from PIL import Image
   from ram.models import ram
   from ram import inference_ram as inference
   
   size = 384
   pretrained = 'pretrained/ram_swin_large_14m.pth'
   
   device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
   normalize = transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                                    std=[0.229, 0.224, 0.225])
   transform = transforms.Compose([
       transforms.Resize((size, size)),
       transforms.ToTensor(), normalize
   ])
   
   model = ram(pretrained=pretrained, image_size=size, vit='swin_l')
   model.eval()
   model = model.to(device)
   
   import tkinter as tk
   from tkinter import filedialog
   
   import cv2
   
   v = cv2.VideoCapture(0)
   while(v.isOpened()):
       r, f = v.read()
       if ( r == False ):
           break
       bgr_image = cv2.resize(f, (size, size))
       rgb_image = cv2.cvtColor(bgr_image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
       image = transform(Image.fromarray(rgb_image)).unsqueeze(0).to(device)
   
       tags = inference(image, model)
       cv2.imshow("", bgr_image)
       print("Image Tags: ", tags[0])
       # Press Q to exit
       if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
           break
   
   v.release()
   cv2.destroyAllWindows()
   

5. Python プログラムの実行

   python d.py
   

6. 結果の確認