Raspberry Pi、Kerasでパスエラー

Question

前提・実現したいこと

Raspberry Pi上で物体検出を行いたいです。
cnnを構築し、model.predict()を実行した際に以下のエラーメッセージが発生しました。

発生している問題・エラーメッセージ

パスエラー

import cv2
import keras
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input
from keras.backend.tensorflow_backend import set_session
from keras.models import Model
from keras.preprocessing import image
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.misc import imread
import tensorflow as tf

from ssd import SSD300

from ssd_utils import BBoxUtility

#%matplotlib inline
plt.rcParams['figure.figsize'] = (8, 8)
plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest'

np.set_printoptions(suppress=True)

#config = tf.ConfigProto()
#config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.9
#set_session(tf.Session(config=config))

voc_classes = ['Aeroplane', 'Bicycle', 'Bird', 'Boat', 'Bottle',
               'Bus', 'Car', 'Cat', 'Chair', 'Cow', 'Diningtable',
               'Dog', 'Horse','Motorbike', 'Person', 'Pottedplant',
               'Sheep', 'Sofa', 'Train', 'Tvmonitor']
NUM_CLASSES = len(voc_classes) + 1

input_shape=(300, 300, 3)
model = SSD300(input_shape, num_classes=NUM_CLASSES)

model.load_weights('weights_SSD300.hdf5', by_name=True)
bbox_util = BBoxUtility(NUM_CLASSES)

inputs = []
images = []
img_path = './1.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(300, 300))
img = image.img_to_array(img)
images.append(imread(img_path))
inputs.append(img.copy())
inputs = preprocess_input(np.array(inputs))

preds = model.predict(inputs, batch_size=1, verbose=1)

results = bbox_util.detection_out(preds)

#%%time
a = model.predict(inputs, batch_size=1)
b = bbox_util.detection_out(preds)
for i, img in enumerate(images):
    # Parse the outputs.
    det_label = results[i][:, 0]
    det_conf = results[i][:, 1]
    det_xmin = results[i][:, 2]
    det_ymin = results[i][:, 3]
    det_xmax = results[i][:, 4]
    det_ymax = results[i][:, 5]

    # Get detections with confidence higher than 0.6.
    top_indices = [i for i, conf in enumerate(det_conf) if conf >= 0.6]

    top_conf = det_conf[top_indices]
    top_label_indices = det_label[top_indices].tolist()
    top_xmin = det_xmin[top_indices]
    top_ymin = det_ymin[top_indices]
    top_xmax = det_xmax[top_indices]
    top_ymax = det_ymax[top_indices]

    colors = plt.cm.hsv(np.linspace(0, 1, 21)).tolist()

    plt.imshow(img / 255.)
    currentAxis = plt.gca()

    for i in range(top_conf.shape[0]):
        xmin = int(round(top_xmin[i] * img.shape[1]))
        ymin = int(round(top_ymin[i] * img.shape[0]))
        xmax = int(round(top_xmax[i] * img.shape[1]))
        ymax = int(round(top_ymax[i] * img.shape[0]))
        score = top_conf[i]
        label = int(top_label_indices[i])
        label_name = voc_classes[label - 1]
        display_txt = '{:0.2f}, {}'.format(score, label_name)
        coords = (xmin, ymin), xmax-xmin+1, ymax-ymin+1
        color = colors[label]
        currentAxis.add_patch(plt.Rectangle(*coords, fill=False, edgecolor=color, linewidth=2))
        currentAxis.text(xmin, ymin, display_txt, bbox={'facecolor':color, 'alpha':0.5})
    
    plt.show()

試したこと

補足に示す環境で別のPC上で実行しましたが、エラーは返されませんでした。
エラーメッセージを検索しましたが、同様の例が見られませんでしたので、質問させていただきました。

補足情報

python=3.5.3
Tensorflow=1.11.0
Keras=2.2.4

model.predict()でエラーが返されることは
ソースコードをコメントアウトしながら調べました。

エラーは”パスエラー”で全文です。

https://github.com/rykov8/ssd_keras?files=1
上記のコードを
https://qiita.com/ttskng/items/4f67f4bbda2568229956
に従って変更し、
SSD.ipynbの各セルをテキストファイルにコピーペーストしてSSD.pyとし、実行しました。
上記のコードがSSD.pyです。
画像はSSD.pyと同じディレクトリに置いています。

よろしくお願いいたします。

Comments

[hayataka2049]

エラーはそれで全文でしょうか。出たものは省略せずすべて掲載してください。質問は再編集できます。

[mmiko]

コメントありがとうございます。
紛らわしく申し訳ありません。
“パスエラー”が全文となります。

[hayataka2049]

ソースコード全文を貼るか、もし他サイト等からコピペして動かしているならそこにリンクしてください

[hayataka2049]

「パスエラー」だけ出てくるというのは一般的なエラーメッセージではない気がするので、実行しているコードが直接吐いているメッセージかもしれません。だとするとコードがわからない限りどうにもなりません

Answer 1

tanakataさん、

こちらで確認したところ、通常のpip install tensorflowでインストールしたものでは、Bus Error と表示されました。

https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/15062#issuecomment-435890116　のコメントの、PINTO0309さんがNative buildしたものに差し替えてみたら、Bus Errorは、発生しませんでした。
確認してみてください。

# PINTO0309さんのバイナリ取得
wget https://github.com/PINTO0309/Tensorflow-bin/raw/master/tensorflow-1.11.0-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl

# 現在のTensorflowをアンインストール
pip uninstall tensorflow

# ダウンロードしてきたのをインストール
pip install ./tensorflow-1.11.0-cp35-cp35m-linux_armv7l.whl

環境に応じて、sudoをつけたり、してみてください。

環境

• Raspberry Pi 3B+
• Raspbian: 2018-11-13-raspbian-stretch
• Python 3.5.3(Raspbian付属)　+ virtualenv にて、環境作成
• Tensorflow==1.11.0 (※2種類)
• keras==2.2.4
• opencv-python-headless==3.4.4

Comments

[mmiko]

動作が確認できました！
ありがとうございます！