AWS EC2にAnacondaをインストールしてYOLOで物体検知

前提環境

メモリが8GByteないと正常動作しないのでt2.largeを選択

インストーラーを準備

インストーラーを準備
https://www.anaconda.com/products/individual
からLinux版、Python3.8、x86のインストーラーをダウンロード&EC2にアップロードする。

インストーラーを実行

bash ./Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
>>> リターン押下
-- More -- スペース押下
-- More -- スペース押下
[no] >>> yesリターン
>>> リターン押下
でインストールが開始される
[no] >>> yesリターン

でインストールされる
※condaコマンドを有効にするため、新しくターミナルに入りなおす。

conda環境が自動的に有効にならないようにしておく

conda config --set auto_activate_base false

pythonのバージョン3.7のtf(tensorflow)という名の環境を作成する

conda create -n tf python=3.7
Proceed ([y]/n)? yリターン

作成したtf環境をアクティブにする

conda activate tf

tensorflowをインストールする

pip install tensorflow==1.14.0

tensorflowのインストール確認

python -c "import tensorflow as tf; print(tf.__version__)"

いろいろ表示されるけど、最後の行にtensorflowのバージョンが表示されればOK
例)1.14.0

kerasをインストールする

pip install keras==2.2.4

kerasのインストール確認

pip list
Package              Version
-------------------- -------------------
absl-py              0.10.0
astor                0.8.1
certifi              2020.6.20
gast                 0.4.0
google-pasta         0.2.0
grpcio               1.32.0
h5py                 2.10.0
importlib-metadata   1.7.0
Keras                2.2.4		<--- これらがあればok
Keras-Applications   1.0.8		<--- これらがあればok
Keras-Preprocessing  1.1.2		<--- これらがあればok

YOLOv3のソースコードを取得

https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git
からzip形式でダウンロード

ダウンロードしたkeras-yolo3-master.zipを解凍する
解凍して出来たフォルダ名をkeras-yolo3-masterからkeras-yolo3に変更

keras-yolo3フォルダをフォルダごとアップロード

keras-yolo3フォルダに移動

cd keras-yolo3

YOLOv3の学習済みモデルのダウンロード

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

weightsをkeras用に変換

python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

matplotlibインストール

pip install pillow matplotlib opencv-python

以上で完了

検証

物体検知したい画像をkeras-yolo3フォルダにアップする

python yolo_video.py --image
Input image filename: と聞いてくるので
xxx.jpg(アップした検証用の画像)リターン
car 0.94 (29, 116) (593, 431)
3.179701802000011

と結果(バウンディングボックス(29, 116) (593, 431)に94%の確率で車)が表示される。

結果が表示されたら再び
Input image filename: と聞いてくるので終了する場合は、CTRL+Cで終了する。

2回目からは

ssh接続

conda activate tf
cd keras-yolo3/
python yolo_video.py --image

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