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Caffe | Deep Learning Frameworkをインストール2

Caffe | Deep Learning Frameworkをインストール1”の続き。

前回、Deep Learning の Caffe をインストールしようとしたが、runtest でエラーが出てしまった。
今回は、異なるパソコンに Caffe をインストールしてみた。

インストール手順は前回と同じなので、省略する。手順は、”Caffe | Deep Learning Frameworkをインストール1”参照のこと。

make runtest の結果は PASSED だった。
caffe_examples_1_150130.png

次は、”Caffeで手軽に画像分類”に従って、サンプルを実行してみた。

caffe/examples/imagenetディレクトリで get_caffe_reference_imagenet_model.sh を実行した。
caffe_examples_2_150130.png

data/ilsvrc12ディレクトリで get_ilsvrc_aux.sh を実行した。

caffe のディレクトリに戻り、物体認識のデータセットの一つであるCaltech101をダウンロードした。
wget http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech101/101_ObjectCategories.tar.gz
caffe_examples_4_150130.png

tar xf 101_ObjectCategories.tar.gz で解凍した。
caffe_examples_5_150130.png
101_ObjectCategories ディレクトリができた。

Caffe付属のPythonスクリプトを使って、Caltech101の次の画像を分類する。
cd python; python classify.py --raw_scale 255 ../101_ObjectCategories/airplanes/image_0001.jpg ../result.npy; cd ..
を実行した。

ImportError: No module named _caffe となってしまった。
caffe_examples_6_150202.png

検索した所、”python can't import _caffe module #263”がヒットした。それによると
make pycaffe
を実行すれば良いようだ。
make pycaffe を実行した。
caffe_examples_7_150202.png

次に、
cd python; python classify.py --raw_scale 255 ../101_ObjectCategories/airplanes/image_0001.jpg ../result.npy; cd ..
を実行したところ、RuntimeError: Could not open file ../modules/models/bvlc_reference_caffenet/bvlc_reference_caffenet.caffemodel だった。
また、検索を行って、”caffe/models/bvlc_reference_caffenet”にあることが分かった。そこから、bvlc_reference_caffenet.caffemodel をダウンロードし、caffe/models ディレクトリに保存した。
caffe_examples_9_150202.png

再々度、
cd python; python classify.py --raw_scale 255 ../101_ObjectCategories/airplanes/image_0001.jpg ../result.npy; cd ..
を実行したところ、今度は、パスした。

次に、”Caffeで手軽に画像分類”に従って、show_result.py を作製した。

python show_result.py data/ilsvrc12/synset_words.txt result.npy
コマンドで実行したら、分類結果が表示された。成功。。。
caffe_examples_10_150202.png

imag_0001.jpg の画像を下に示す。まさに戦闘機だ。
caffe_examples_12_150202.jpg

因みに、飛行機の画像データの 101_objectCategories/airplanes ディレクトリはこんな感じです。
caffe_examples_11_150202.jpg
  1. 2015年02月03日 05:01 |
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