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Anacondaは、Python本体とPythonで利用されるライブラリを一括でインストールできるパッケージです。環境構築が容易になるため、Python開発者間ではよく利用されており、商用目的としても利用できます。

YOLO

YOLOとは、画像検出および認識用ニューラルネットワークです。CベースのDarknetというフレームワークを用いて、画像や動画からオブジェクトを検出。リアルタイムでそれが何になるのかを認識し、分類することができます。

Spyder

Spyderとは、Pythonで分析するために作られたIDEです。プログラムの編集・実行・入力補完・デバッグなどの基本的なIDE機能の他、科学用途の計算をするために要するライブラリも装備。公式・サードパーティ製のプラグインもあり、機能を拡張することもできます。

Windows

Windowsは、マイクロソフト社が開発したオペレーティングシステムです。当初は、MS-DOSに変わるOSとして開発されました。 GUIを採用し、主にインテル系のCPUを搭載したコンピューターで動作します。Windows系OSのシェアは、90%を超えるといわれています。 パソコン用以外に、POSシステムやスマートフォンなどの携帯端末用、サーバ用のOSもあります。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

解決済

labelImgを使って野菜のデータを作成し、物体検出

hona_tan
hona_tan

総合スコア40

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Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2022/05/17 08:18

物体検出のデータを作成するためのアノテーションツール「labelImg」を使って「エンドウ豆、キャベツ、ニンジン、タマネギ、豚肉、ジャガイモ」の検出を試みています。
リンク内容のサイトを見ながら順に実行していっています。

自作データのアンカーボックスを求める部分でつまづいてしまいました。

エラー内容

Traceback (most recent call last): File "kmeans.py", line 101, in <module> kmeans.txt2clusters() File "kmeans.py", line 89, in txt2clusters result = self.kmeans(all_boxes, k=self.cluster_number) File "kmeans.py", line 44, in kmeans box_number, k, replace=False)] # init k clusters File "mtrand.pyx", line 909, in numpy.random.mtrand.RandomState.choice ValueError: a must be greater than 0 unless no samples are taken

プログラム内容

import numpy as np class YOLO_Kmeans: def __init__(self, cluster_number, filename): self.cluster_number = cluster_number self.filename = "2007_train.txt" def iou(self, boxes, clusters): # 1 box -> k clusters n = boxes.shape[0] k = self.cluster_number box_area = boxes[:, 0] * boxes[:, 1] box_area = box_area.repeat(k) box_area = np.reshape(box_area, (n, k)) cluster_area = clusters[:, 0] * clusters[:, 1] cluster_area = np.tile(cluster_area, [1, n]) cluster_area = np.reshape(cluster_area, (n, k)) box_w_matrix = np.reshape(boxes[:, 0].repeat(k), (n, k)) cluster_w_matrix = np.reshape(np.tile(clusters[:, 0], (1, n)), (n, k)) min_w_matrix = np.minimum(cluster_w_matrix, box_w_matrix) box_h_matrix = np.reshape(boxes[:, 1].repeat(k), (n, k)) cluster_h_matrix = np.reshape(np.tile(clusters[:, 1], (1, n)), (n, k)) min_h_matrix = np.minimum(cluster_h_matrix, box_h_matrix) inter_area = np.multiply(min_w_matrix, min_h_matrix) result = inter_area / (box_area + cluster_area - inter_area) return result def avg_iou(self, boxes, clusters): accuracy = np.mean([np.max(self.iou(boxes, clusters), axis=1)]) return accuracy def kmeans(self, boxes, k, dist=np.median): box_number = boxes.shape[0] distances = np.empty((box_number, k)) last_nearest = np.zeros((box_number,)) np.random.seed() clusters = boxes[np.random.choice( box_number, k, replace=False)] # init k clusters while True: distances = 1 - self.iou(boxes, clusters) current_nearest = np.argmin(distances, axis=1) if (last_nearest == current_nearest).all(): break # clusters won't change for cluster in range(k): clusters[cluster] = dist( # update clusters boxes[current_nearest == cluster], axis=0) last_nearest = current_nearest return clusters def result2txt(self, data): f = open("yolo_anchors.txt", 'w') row = np.shape(data)[0] for i in range(row): if i == 0: x_y = "%d,%d" % (data[i][0], data[i][1]) else: x_y = ", %d,%d" % (data[i][0], data[i][1]) f.write(x_y) f.close() def txt2boxes(self): f = open(self.filename, 'r') dataSet = [] for line in f: infos = line.split(" ") length = len(infos) for i in range(1, length): width = int(infos[i].split(",")[2]) - \ int(infos[i].split(",")[0]) height = int(infos[i].split(",")[3]) - \ int(infos[i].split(",")[1]) dataSet.append([width, height]) result = np.array(dataSet) f.close() return result def txt2clusters(self): all_boxes = self.txt2boxes() result = self.kmeans(all_boxes, k=self.cluster_number) result = result[np.lexsort(result.T[0, None])] self.result2txt(result) print("K anchors:\n {}".format(result)) print("Accuracy: {:.2f}%".format( self.avg_iou(all_boxes, result) * 100)) if __name__ == "__main__": cluster_number = 9 filename = "2007_train.txt" kmeans = YOLO_Kmeans(cluster_number, filename) kmeans.txt2clusters()

エラー文を調べたりしたのですが、意味が分かりません。
どうすればいいのか教えていただけると嬉しいです。

PC:Windows
仮想環境:Anaconda

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