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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）

全体構成 人工知能 データベース ３次元，地図 プログラミング 情報工学全般 インストール 支援 連絡先，業績

【目次】

  1. 前準備
  2. Track Anything のインストール（Windows 上）
  3. Track Anything の動作確認（Windows 上）

前準備

Build Tools for Visual Studio 2022 （ビルドツール for Visual Studio 2022）または Visual Studio 2022 のインストール（Windows 上）

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，開発ツールセットである． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかの種類があり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用するものである．インストールは以下の基準で判断してください：

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストール を行う方が良い．

Build Tools for Visual Studio 2022 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

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである． 

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools 
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
  2. Build Tools for Visual Studio 2022 での C++ によるデスクトップ開発，CLI，ATL，MFC のインストール（Windows 上）
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

    2. Visual Studio Build Tools 2022 で「変更」を選ぶ．
      [image]
    3. 「C++ によるデスクトップ開発」をクリック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」，「ATL」，「MFC」をチェックする．その後，「変更」をクリック．
      [image]

Visual Studio 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

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Visual Studio Community 2022と VC2015 再配布可能パッケージをインストールするものである． 

    winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.Community
winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
  2. Visual Studio での C++ によるデスクトップ開発，CLI のインストール（Windows 上）
    1. Visual Studio Installer の起動

      起動方法: スタートメニューの「Visual Studio Installer」を選ぶ．

    2. Visual Studio Community 2022 で「変更」を選ぶ．
    3. 「C++ によるデスクトップ開発」をチェック．そして，画面右側の「インストール」の詳細で「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」をチェックする．その後，「インストール」をクリック．

Python 3.10，Git のインストール（Windows 上）

Pythonは，プログラミング言語の１つ． Gitは，分散型のバージョン管理システム．

【手順】

  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

    次のコマンドを実行

    次のコマンドは，Python ランチャーとPython 3.10とGitをインストールし，Gitにパスを通すものである．

    次のコマンドでインストールされるGitは 「git for Windows」と呼ばれるものであり， Git，MinGW などから構成されている． 

    winget install --scope machine Python.Launcher
winget install --scope machine Python.Python.3.10
winget install --scope machine Git.Git
powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\Git\cmd\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"

【関連する外部ページ】

【サイト内の関連ページ】

【関連項目】 Python, Git バージョン管理システム, Git の利用

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．

【関連する外部ページ】

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())"
    [image]

    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】

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

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 /d c:%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
    [image]
  4. app.py を編集する 
    cd /d c:%HOMEPATH%\Track-Anything
notepad app.py
    [image]
  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．

    [image]

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 /d c:%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 /d c:%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．

    [image]
  4. 起動できたことを確認
    [image]
  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
    [image]
  7. 「Get video info」 をクリック

    結果が表示されるまで待つ．

    [image]
  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．

    [image]
  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．

    [image]
  10. 結果は，右の画面で確認
    [image]

    結果を保存した動画ファイル：trackanything.mp4

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