オブジェクト・トラッキングとセグメンテーション（Track Anything，Python，PyTorch 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）

【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/

Build Tools for Visual Studio 2022，NVIDIA ドライバ，NVIDIA CUDA ツールキット 11.8，NVIDIA cuDNN 8.6 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，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 »で説明している．

【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． 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 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 »で説明している．

   【関連する外部ページ】

   • PyTorch のページ: https://pytorch.org/index.html

Track Anything のインストール（Windows 上）

FFmpeg のインストール（Windows 上）

Windows での FFmpeg のインストール（Windows 上）: 別ページ »で説明している

Track Anything 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. ダウンロードとインストール

   cd %HOMEPATH%
   rmdir /s /q Track-Anything
   git clone https://github.com/gaomingqi/Track-Anything
   cd Track-Anything
   python -m pip install -U pip
   python -m pip uninstall -y tensorflow tensorflow-cpu tensorflow-gpu tensorflow-intel
   python -m pip install -U tensorflow==2.10.1 keras onnx protobuf
   python -m pip install -r requirements.txt
   

3. 終了の確認
   
4. app.py を編集する

   cd %HOMEPATH%\Track-Anything
   notepad app.py
   

   
5. app.py を次のように書き直して，保存する

   変更前: args.device = "cuda:3"

   変更後: args.device = "cuda:0"

   変更の結果，次のようになる．

   

Track Anything の動作確認（Windows 上）

1. Windows で，コマンドプロンプトを実行
2. 次のコマンドを実行して，Track Anything を起動

   初回起動時は，ファイルのダウンロード，MMCV とMMEngine のインストールが行われる． 起動するまで少し時間がかかる．

   cd %HOMEPATH%\Track-Anything
   python app.py --device cuda:0
   

   メモリに余裕がないときは，メモリを節約できる次のオプションを検討する

   cd %HOMEPATH%\Track-Anything
   python app.py --device cuda:0 --sam_model_type vit_b
   

3. 次の表示が出たときは「アクセスを許可する」をクリック．

   表示が出なくても問題ない．

   
4. 起動できたことを確認
   
5. Web ブラウザで http://127.0.0.1:12212/ を開く
6. Web ブラウザでビデオファイルを選ぶか、アップロード
   
7. 「Get video info」 をクリック

   結果が表示されるまで待つ．

   
8. Web ブラウザの中の下の画面で、オブジェクトをクリックすると，セグメンテーションが行われる．

   これは，トラッキングしたいオブジェクトを選ぶ操作である．

   クリックは複数回行うことができる．

   「Clear clicks」でやり直すことができる．

   
9. Web ブラウザの中の右の画面で、Tracking をクリック。

   結果が表示されるまで待つ．

   
10. 結果は，右の画面で確認
    

    結果を保存した動画ファイル：trackanything.mp4