以下によると、get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)は動画の大体の総フレーム数を返すらしい。 stackoverflow.com 正確な総フレーム数を計算するのって時間かかるのかな・・かなり謎な仕様だ。

cv2.VideoCapture.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)が返す総フレーム数は正確では無い

aws s3 syncはバケットに入っているファイルが多いほど重くなる。 aws s3 cp --recursiveを使った方が良い。 aws configureでmax_concurrent_requestsの値を大きくすると速くなる。 参考： stackoverflow.com aws.amazon.com docs.aws.amazon.com

aws s3 syncやaws s3 cpを速くする

Browse the State-of-the-Art in Machine Learning | Papers With Codeでよく見るCOCO minivalとはなんぞやと思っていたが、 COCOのvalのうち5000件を取り出してvalidation setにしたものらしい。 物体検出ではこのデータセットを使うのが標準的らしい。なる…

COCO minivalとは

arr[arr < 0] = 0 でいける。簡単にかけていいなぁ。 参考： www.relief.jp

ndarrayのマイナスの値を0にする

cv2.cvtColorに渡すndarrayの型をunit8にしたら直った。 参考： qiita.com

「error: (-2:Unspecified error) in function '__cdecl cv::impl::`anonymous-namespace'::CvtHelper<struct cv::impl::`anonymous namespace'::Set<3,4,-1>,struct cv::impl::A0xe227985e::Set<3,4,-1>,struct cv::impl::A0xe227985e::Set<0,2,5>,2>::CvtHelper(const class

OpenCVがマルチバイト文字に対応していないのが原因。 以下の記事にcv2.imwriteを使わずにファイルを書き出す方法があるのでこれで解決出来た。 qiita.com

cv2.imwriteで書き出すファイルのパスに日本語が入っていると文字化けする

ArcFaceはinputの形としてchannel firstを想定しているが、channel lastで渡すとこのエラーが出る。 エラーメッセージから原因が想像できない。。 channel firstに変換すると直る。 参考： github.com

ArcFaceを動かすと「Shape of unspecifie arg: conv0_weight changed. This can cause the new executor to not share parameters with the old one. Please check for error in network.If this is intended, set partial_shaping=True to suppress this warning」エラー

原因はnumpyのバージョン1.16.3からload関数の仕様が変わったため。 np.load('/path/to/file.npy', allow_pickle=True)のようにallow_pickle=Trueを追加するか、 numpyのバージョンを下げる。ただし、np.loadで悪意のあるファイルを読み込むと任意のコードが…

ArcFaceを動かすと「Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False」エラー

以下にフォーマットとコードサンプルがあり参考になりました。COCO形式のAnnotationを生成するのは結構めんどい。。 qiita.com qiita.com

MS COCO形式のAnnotationのフォーマット

condaのパッケージはインストールされるのに、なぜ。。 ログは以下のような感じ。 Ran pip subprocess with arguments: ['C:\\Users\\name\\AppData\\Local\\Continuum\\miniconda3\\envs\\myenv\\python.exe', '-m', 'pip', 'install', '-U', '-r', 'C:\\my…

conda env create -f environment.yamlを実行してもpipのパッケージがインストールされない

Permission Errorが出る原因は権限の無いところにパッケージを保存しようとしているからなので、 --userを付けてログインしているユーザの領域に保存するようにすればいい。 参考： pyteyon.hatenablog.com

pip installでPermission Errorが出た場合は--userを付ける

物体検出など特定のタスクを実行するモデルの探し方。 普通は「精度」「速度・メモリ使用量」がトレードオフになっているのでそのバランスが要件に近いものを探す。 基本方針は「自分で網羅的にモデルを探すのは難しいので、網羅的に調べている人の調査結果…

良いモデルの探し方

ユーザのPC上で推論する場合、CPUを使いすぎるとPC全体が重くなって ユーザビリティが下がるので、CPU使用率を制限したい。 CPU使用率の上限を指定することはできないが、TensorFlowが使う CPUコア数は指定出来るのでこれでPC全体が重くなることは避けられる…

TensorFlowが使うCPUコアの数を制限する

TensorRTを使って推論を高速化しようとしたところ、CPUでは使えないという情報が。。 forums.developer.nvidia.com www.reddit.com NVIDIAが作ってるからそりゃそうか。。 類似ソリューションを探したところ、OpenVINOというものをINTELが作っているらしい。…

CPU版のTensorRTはOpenVINO

顔検出をUltraLightFastGenericFaceDetectorでやり、顔認証をMobileFaceNetでやるという流れ。 公式実装は以下にある。 github.com github.com これらを使って顔検出・顔認証をした実装が以下にあるのでこれをパクればお手軽に顔検出・顔認証ができる。便利…

軽い顔検出・顔認証モデルならMobileFaceNetとUltraLightFastGenericFaceDetectorがよさそう

原因はonnxがPython3.8に対応していないことだった。Pythonを3.7にダウングレードしたら直った。 参考： github.com

pip install onnxを実行すると「ERROR: Command errored out with exit status 1 」エラー

model zooから取ってきたモデルを動かすコードを探していたところ、以下が見付かった。 これを参考にSSD MobileNetを動かしたらサクッと動いたので良かった。 github.com

物体検出モデルを取ってきて動かす時のサンプルコード

原因はcmakeがインストールされていないこと。 pip install cmake を実行してから再度pip install dlibを実行すると直った。 参考： stackoverflow.com

pip install dlibを実行すると「cmake must be installed to build the following extensions _dlib_pybind11 windows」エラー

原因は pip install insightface を実行するとpip版のnumpyがインストールされるが、それではだめでconda版のnumpyを使わないといけないため。 以下を実行すると直った。 pip uninstall numpy conda install numpy 参考： github.com

import insightfaceを実行すると「ModuleNotFoundError: No module named 'numpy.core._multiarray_umath'」エラー

SSD MobileNetV3のpretrained modelを探していたが、意外と見付からなくて困った。 最終的には以下にあったものを使った。 github.com MobileNetV3という名前のモデルにはImageNetで学習したもの（＝物体検出モデルではなく、画像分類モデル）もあり、混乱し…

SSD MobileNetV3のpretrained modelはmodel zooにある

原因はMXNETのバグ。mxnet-mklの1.4.0には以下で報告されているバグがあり、このエラーが出ていた。 github.com pip install mxnet-mkl==1.5.0 を実行し、1.5.0をインストールすると直った。

windows環境でimport mxnetを実行すると「OSError: [WinError 126] 指定されたモジュールが見つかりません。」エラー

TensorRT周りは色々ややこしい。。 TensorFlowに組み込まれたTensorRTがあり、これをTF-TRTという。 TensorRT(TRT)はNVIDIAが開発している深層学習を高速に推論するためのライブラリ。 TF-TRTはTensorRTが対応している部分のみTensorRT化して推論する。 ここ…

TF-TRTとTRTではTRTの方が速い（恐らく）

以下で紹介されているコードを使って編集距離計算できました。ありがたい・・ stackoverflow.com

VBAで編集距離を計算するマクロ

_generate_unique_filenameって何だ・・・と思っていたら、これはattrパッケージの中で定義されている関数で、 クラス定義に@dataclassが付いていると呼ばれるっぽい。 pydoc.net 以下のようなクラス定義がforループの中にあって何度も呼ばれると_generate_u…

pythonスクリプトのプロファイルを取ると「_generate_unique_filename」がボトルネックになっていた

以下のようなコードでbounding boxを描画しようとするとエラーになった。 img = Image.open(img_path) draw = ImageDraw.Draw(img) draw.rectangle((bbox[0][0], bbox[0][1], bbox[2][0], bbox[2][1]), outline=(255, 0, 0), width=2) 原因はImage.openで読…

draw.rectangleで矩形を描画しようとすると「TypeError: function takes exactly 1 argument (3 given)」エラー

以下のようにregionコメントを入れるとPyCharmのエディタ上でコードを折りたためる。 #region ~をするコード ... #endregion ホントはコードが長くなってきたら別モジュールに分けた方が良いんだろうけど、この方法でもコードを見やすくできる。 参考： [htt…

PyCharmでコードブロックを折りたたむ

原因は不明だが、以下で直った。 ※「The project at … uses a non-standard layout and cannot be attached to this project」というメッセージがダイアログに表示されたら、一度Yesを選択し、 その後attachするとAttachできる。それでもだめな場合はPyCharm…

PyCharmで別プロジェクトをattachすると「The project at … uses a non-standard layout and cannot be attached to this project」エラー

原因はloggerの設定でfileHandlerを定義していたが、ログファイルの出力先フォルダが存在しないこと。 以下のように設定している場合、/home/ec2-user/m5/logフォルダがないとエラーになる。もっと原因がわかりやすいエラーメッセージにしてほしい。。 handl…

pythonプログラム起動時に「ValueError: Unable to configure handler 'fileHandler'」エラー

long formatとwide formatについては以下参照。 www.theanalysisfactor.com long formatのDataFrameに対して以下のように商品毎の日別売上合計を集計したところ、53秒かかった。 sums: DataFrame = train.groupby(["item_id", "date"])[SALES_COUNT].sum() …

集計はlong formatよりwide formatの方が速い

以下のように、移動平均などを計算しようとしたらすごく時間がかかっていたので速くしようとした時の話。 agg = sales[SALES_COUNT].astype("float32").shift(shift).rolling(window) \ .agg(["mean", "max", "min", "std", lambda x: x.mode()[0]]) \ .rese…

Pandasで最頻値を計算する処理は非常に重い