物体検出，姿勢推定の実行（YOLOv7，PyTorch，Python を使用）（Windows 上）

Windows でYOLOv7をインストール，動作確認する手順は以下のとおりである．まず，pycocotoolsのインストールを行う．次に YOLOv7 のソースコードと学習済みモデルをダウンロードする．画像やカメラからの物体検出は，コマンドで可能である．このとき学習済みモデルを指定できる．姿勢推定は，公式ページで配布されているプログラムを利用できる．以上で，YOLOv7のインストールと動作確認ができる．Average PrecisionとAverage Recallの値を取得したいときは，COCO 2017データセットのダウンロード，展開し，test.pyを実行．詳細な手順は公式ドキュメントを参照．

【目次】

前準備
YOLOv7 のインストール（Windows 上）
test.py の実行により Average Precision，Average Recall の値を得る
物体検出の実行（YOLOv7 を使用）（Windows 上）
姿勢推定の実行（YOLOv7 を使用）（Windows 上）

YOLOv7

【文献】 Wang, Chien-Yao and Bochkovskiy, Alexey and Liao, Hong-Yuan Mark, YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors, arXiv preprint arXiv:2207.02696, 2022.

https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Wang_YOLOv7_Trainable_Bag-of-Freebies_Sets_New_State-of-the-Art_for_Real-Time_Object_Detectors_CVPR_2023_paper.pdf

【関連する外部ページ】

公式の GitHub のページ: https://github.com/WongKinYiu/yolov7

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）

CUDAツールキットは、GPU上でコードをコンパイルするためにC++コンパイラを必要とします。そのため、事前にMicrosoft C++ Build Tools または Visual Studio (C++開発ワークロードを含む) をインストールしておく必要があります。

【インストールの判断】 Build Tools for Visual Studio は，C++コンパイラなどを含む開発ツールセットです． Visual Studio は統合開発環境であり，いくつかのエディションがあり，Build Tools for Visual Studioの機能を含むか連携して使用します．インストールは以下の基準で判断してください：

コマンドラインからのビルドなど、C++コンパイラ機能のみが必要な場合:
Build Tools for Visual Studio のインストールを行います．
Visual Studioのエディタやデバッガなどの統合開発環境機能が必要な場合、あるいは、どちらをインストールすべきかよく分からない場合:
Visual Studio Community (または他のエディション) をインストールします．

Visual Studio 2022 をインストールする際に，「C++ によるデスクトップ開発」ワークロードを選択することで，必要なBuild Toolsの機能も一緒にインストールされます．

不明な点がある場合は，Visual Studio 全体をインストールする方が、後で機能を追加する手間が省ける場合があります．

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

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動します（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）。
以下のwingetコマンドを実行します。wingetはWindows標準のパッケージマネージャーです。

--scope machine オプションはシステム全体にインストールすることを意味します。

次のコマンドは，Build Tools for Visual Studio 2022と、多くのプログラムで必要とされるVC++ 2015以降の再頒布可能パッケージをインストールします．
winget install --scope machine Microsoft.VisualStudio.2022.BuildTools winget install --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
Build Tools for Visual Studio 2022 で C++ によるデスクトップ開発関連コンポーネントのインストール
CUDA開発には、標準のC++開発ツールに加えて、特定のコンポーネントが必要になる場合があります。
1. Visual Studio Installer を起動します。
  起動方法: スタートメニューから「Visual Studio Installer」を探して実行します．
2. Visual Studio Build Tools 2022 の項目で「変更」ボタンをクリックします．
3. 「ワークロード」タブで「C++ によるデスクトップ開発」をクリックして選択します。画面右側の「インストールの詳細」で、必要に応じて「v143 ビルドツール用 C++/CLI サポート（最新）」、「ATL」、「MFC」などをチェックします（これらは一般的なC++開発や特定のプロジェクトタイプで必要になる場合があります）。その後、「変更」をクリックしてインストールまたは変更を適用します．

Visual Studio Community 2022 のインストール（Windows 上）

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動します。
インストールコマンドの実行
以下のwingetコマンドを実行します。--override "--add ..." 部分で、インストールするワークロードやコンポーネントを指定しています。
winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine --override "--add Microsoft.VisualStudio.Workload.NativeDesktop Microsoft.VisualStudio.ComponentGroup.NativeDesktop.Core Microsoft.VisualStudio.Component.VC.CLI.Support Microsoft.VisualStudio.Component.CoreEditor Microsoft.VisualStudio.Component.NuGet Microsoft.VisualStudio.Component.Roslyn.Compiler Microsoft.VisualStudio.Component.TextTemplating Microsoft.VisualStudio.Component.Windows.SDK.Latest Microsoft.VisualStudio.Component.VC.Tools.x86.x64 Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATL Microsoft.VisualStudio.Component.VC.ATLMFC" winget install Microsoft.VisualStudio.2022.Community --scope machine Microsoft.VCRedist.2015+.x64
インストールされる主要なコンポーネントの説明：
- NativeDesktop (C++によるデスクトップ開発): CUDA開発に必要なC++コンパイラ(VC.Tools.x86.x64)やWindows SDK (Windows.SDK.Latest)など、基本的な開発ツール一式を含みます。
- CoreEditor: Visual Studioの基本的なコードエディタ機能を提供します。
- VC.CLI.Support: C++/CLIを用いた開発サポート（通常、純粋なCUDA C++開発では不要な場合もあります）。
- NuGet: .NETライブラリ管理用（C++プロジェクトでも利用されることがあります）。
- VC.ATL / VC.ATLMFC: 特定のWindowsアプリケーション開発フレームワーク（通常、CUDA開発自体には直接必要ありません）。
システム要件と注意事項：
- 管理者権限でのインストールが必須です。
- 必要ディスク容量：10GB以上（選択するコンポーネントにより変動）。
- 推奨メモリ：8GB以上のRAM。
- インストール過程でシステムの再起動が要求される可能性があります。
- 安定したインターネット接続環境が必要です。
後から追加のコンポーネントが必要になった場合は，Visual Studio Installerを使用して個別にインストールすることが可能です．
インストール完了の確認
インストールが成功したか確認するには、管理者権限のコマンドプロンプトで以下のコマンドを実行します。
winget list Microsoft.VisualStudio.2022.Community
リストに表示されればインストールされています。

トラブルシューティング：

インストール失敗時は，以下のログファイルを確認すると原因究明の手がかりになります：
%TEMP%\dd_setup_.log %TEMP%\dd_bootstrapper_.log
( は実行日時に対応する文字列)
(オプション) Visual Studio Installer での確認と変更
wingetでのインストール後も、Visual Studio Installerを使ってインストール内容を確認・変更できます。
1. Visual Studio Installer を起動します。
2. Visual Studio Community 2022 の項目で「変更」をクリックします。
3. 「ワークロード」タブで「C++ によるデスクトップ開発」がチェックされていることを確認します。必要であれば、「個別のコンポーネント」タブで特定のツール（例: 特定バージョンのMSVCコンパイラ、CMakeツールなど）を追加・削除できます。「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）」などが選択されているかも確認できます。変更後、「変更」または「インストール」をクリックします。

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】

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
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】

Python の公式ページ: https://www.python.org/
Git の公式ページ: https://git-scm.com/

【サイト内の関連ページ】

Python詳細ガイド：別ページ »

【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．

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）

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
PyTorch のページを確認
PyTorch の公式ページ: https://pytorch.org/index.html
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

YOLOv7のインストール（Windows上）

公式のGitHubページ https://github.com/WongKinYiu/yolov7 に従ってインストールを行う．以下の手順で実施する．

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）

コマンドプロンプトを管理者として実行する方法は別ページ »で詳しく説明しています．

pycocotools のインストールを実施

python -m pip install -U cython
python -m pip install "git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#egg=pycocotools&subdirectory=PythonAPI"

YOLOv7のダウンロードとインストール作業

cd /d c:%HOMEPATH%
rmdir /s /q yolov7
git clone --recursive https://github.com/WongKinYiu/yolov7
cd yolov7
python -m pip install -r requirements.txt

学習済みモデルファイルのダウンロード

詳細は公式ページ: https://github.com/WongKinYiu/yolov7 を参照

cd /d c:%HOMEPATH%\yolov7
curl -O -L https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7.pt
curl -O -L https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7x.pt
curl -O -L https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-w6.pt
curl -O -L https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-e6.pt
curl -O -L https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-d6.pt
curl -O -L https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-e6e.pt
curl -O -L https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-w6-pose.pt
curl -O -L https://github.com/WongKinYiu/yolov7/releases/download/v0.1/yolov7-mask.pt

test.pyの実行によるAverage Precision，Average Recallの評価

Average Precision，Average Recallの値の確認が不要な場合は，この手順は省略可能です．

Windows環境でのCOCO 2017データセットのダウンロードと展開手順

WindowsにおけるCOCO 2017のダウンロードと展開は以下の手順で行います．

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）

コマンドプロンプトを管理者として実行する方法は別ページ »で詳しく説明しています．
7-Zipのインストール（Windows環境）
7-Zipは高機能なファイル圧縮・展開ツールです．
1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）
  
  コマンドプロンプトを管理者として実行する方法は別ページ »で詳しく説明しています．
2. 以下のコマンドを実行
  次のコマンドにより，7-Zip圧縮・展開ツールをインストールします．
  winget install --scope machine 7zip.7zip powershell -command "$oldpath = [System.Environment]::GetEnvironmentVariable(\"Path\", \"Machine\"); $oldpath += \";c:\Program Files\7-Zip\"; [System.Environment]::SetEnvironmentVariable(\"Path\", $oldpath, \"Machine\")"
【関連する外部ページ】
- 7-Zipの公式サイト: https://7-zip.opensource.jp/

COCOデータセットの公式サイトから2017 Train images，2017 Val images，2017 Train/Val annotationsをダウンロード

コマンドプロンプトを 管理者として起動し，以下のコマンドでダウンロードと展開を実行します．

cd /d c:%HOMEPATH%
mkdir coco2017
mkdir coco2017\coco
mkdir coco2017\coco\images
cd /d c:%HOMEPATH%\coco2017
ECHO labels
curl -O -L https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco2017labels-segments.zip
ECHO 19G, 118k images
curl -O http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
ECHO 1G, 5k images
curl -O http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
ECHO 7G, 41k images (optional)
curl -O http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
ECHO unlabeled
curl -O http://images.cocodataset.org/zips/unlabeled2017.zip
ECHO
curl -O http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
curl -O http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.zip
curl -O http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2017.zip
curl -O http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_unlabeled2017.zip
REM curl -O http://images.cocodataset.org/annotations/stuff_annotations_trainval2017.zip
ECHO
cd /d c:%HOMEPATH%\coco2017
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x coco2017labels-segments.zip
cd /d c:%HOMEPATH%\coco2017\coco\images
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x ..\..\train2017.zip
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x ..\..\test2017.zip
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x ..\..\val2017.zip
"c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x ..\..\unlabeled2017.zip
REM cd /d c:%HOMEPATH%\coco2017\coco
REM "c:\Program Files\7-Zip\7z.exe" x ..\stuff_annotations_trainval2017.zip

ファイル構成は以下のようになります．

 └─%HOMEPATH%\coco2017\coco
   ├── annotations/
      ├── captions_train2017.json
      ├── captions_val2017.json
      ├── image_info_test-dev2017.json
      ├── image_info_test2017.json
      ├── image_info_unlabeled2017.json
      ├── instances_train2017.json
      ├── instances_val2017.json
      ├── person_keypoints_train2017.json
      ├── person_keypoints_val2017.json
      ├── stuff_train2017.json
      └── stuff_val2017.json
   ├── images/
      ├─test2017/
      ├─train2017/
      ├─unlabeled2017/
      └─val2017/
   ├── labels/
      ├─train2017/
      └─val2017/
   ├─test-dev2017.txt
   ├─train2017.txt
   └─val2017.txt

【関連する外部ページ】

COCOデータセットの公式サイト: https://cocodataset.org/#home

test.pyの実行手順

Windows で，コマンドプロンプトを管理者権限で起動する（例：Windowsキーを押し，「cmd」と入力し，「管理者として実行」を選択）

コマンドプロンプトを管理者として実行する方法は別ページ »で詳しく説明しています．

データセットへのジャンクション作成

cd /d c:%HOMEPATH%\yolov7
mklink /J coco ..\coco2017\coco

test.py の実行

python test.py --data data/coco.yaml --img 640 --batch 32 --conf 0.001 --iou 0.65 --device 0 --weights yolov7.pt --name yolov7_640_val

動作確認の結果，エラーメッセージが出ていないことを確認する．

物体検出の実行（YOLOv7 を使用）（Windows 上）

画像ファイルについて物体検出を行い，確認表示する．

Windows で，コマンドプロンプトを実行
次のコマンドにより，物体検出を実行
「source='https://media.roboflow.com/notebooks/examples/dog.jpeg'」のところは，ファイル名やURLを指定． yolov7.pt は COCO データセットで学習済みのモデルである． COCO データセットで学習済みの他のモデルもある．詳しくは公式ページの https://github.com/WongKinYiu/yolov7
cd /d c:%HOMEPATH% cd yolov7 python detect.py --weights yolov7.pt --conf 0.25 --img-size 640 --source inference/images/horses.jpg
実行の結果，物体検出の結果が保存されたファイル名が表示される．
画像を表示する
runs\detect\exp\horses.jpg

パソコンのカメラについて物体検出を行う場合

次のコマンドを実行．

python detect.py --weights yolov7.pt --conf 0.25 --img-size 1024 --source 0

姿勢推定の実行（YOLOv7 を使用）（Windows 上）

https://github.com/WongKinYiu/yolov7/blob/main/tools/keypoint.ipynb に記載のプログラムを使用．

「image = cv2.imread('./person.jpg')」の行は画像ファイル名を設定する．

Python プログラムの実行

Python プログラムの実行: 別ページ »で説明

Python のまとめ: 別ページ »にまとめ

コマンドプロンプトで次を実行

cd /d c:%HOMEPATH%\yolov7
python

次の Python プログラムを実行する

https://github.com/WongKinYiu/yolov7/blob/main/tools/keypoint.ipynb に記載のプログラムを書き換えて使用．

import matplotlib.pyplot as plt
import torch
import cv2
from torchvision import transforms
import numpy as np
from utils.datasets import letterbox
from utils.general import non_max_suppression_kpt
from utils.plots import output_to_keypoint, plot_skeleton_kpts
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
weigths = torch.load('yolov7-w6-pose.pt', map_location=device)
model = weigths['model']
_ = model.float().eval()

if torch.cuda.is_available():
    model.half().to(device)

v = cv2.VideoCapture(0)
while(v.isOpened()):
    r, f = v.read()
    if ( r == False ):
        break
    image = letterbox(f, 960, stride=64, auto=True)[0]
    image_ = image.copy()
    image = transforms.ToTensor()(image)
    image = torch.tensor(np.array([image.numpy()]))

    if torch.cuda.is_available():
        image = image.half().to(device)

    output, _ = model(image)
    output = non_max_suppression_kpt(output, 0.25, 0.65, nc=model.yaml['nc'], nkpt=model.yaml['nkpt'], kpt_label=True)
    with torch.no_grad():
        output = output_to_keypoint(output)

    nimg = image[0].permute(1, 2, 0) * 255
    nimg = nimg.cpu().numpy().astype(np.uint8)
    nimg = cv2.cvtColor(nimg, cv2.COLOR_RGB2BGR)
    for idx in range(output.shape[0]):
        plot_skeleton_kpts(nimg, output[idx, 7:].T, 3)

    cv2.imshow("", nimg)
    if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
        break

v.release()
cv2.destroyAllWindows()