Faster RCNNを使ってみたいが...

Question

Faster RCNNを使ってみたい

Faster RCNNの原理をだいたい理解できたので、実際に使ってみようと思いました。
しかし、mnistの時のようにCNNを簡単にkerasで作れるようにはなっていませんでした。
誰かが実際に作ってgithubに使うのが一番手っ取り早いと思いREADMEを読みながらやってみましたがエラーが沢山出てきてしまいました。

エラー内容は、tensor flowのバージョンを1のGPU対応にする、python2系にすることで対応できるものもあります。
しかし、tensor flowでGPUを使用するには、

注: GPU サポートは、CUDA® 対応カードを備えた Ubuntu と Windows で利用できます。

とtensor flowのサイトに書いてある通り、NVIDIAのGPUを購入してOSをUbuntuかWindowsにしなればいけないとのことです。
(macで使えないのはNVIDIAとAppleが揉めたから？)
私は、MacBook Air 2017を使っています。

ColaboratoryのGPUをしようしてFaster RCNNを使用することはできるのか？

Colaboratoryを少し触ってみました。
自分のパソコン上での作業よりは少しやりづらいですが、cd,ls,git cloneなども!や%でできるのでおそらくできるのではないかと思いましたが、ここで１つ疑問ができました。

tensor flowは、

注: GPU サポートは、CUDA® 対応カードを備えた Ubuntu と Windows で利用できます。

とのことですので、ColaboratoryのGPUもそうである必要があると思います。

調べたところ、ここでColaboratoryの提供環境は

colaboratoryの提供環境は下記の通り(20181016更新):

n1-highmem-2 instance
Ubuntu 18.04
2vCPU @ 2.2GHz
13GB RAM
(GPUなし/ TPU)40GB, (GPUあり)360GB Storage
GPU NVIDIA Tesla K80 12GB
アイドル状態が90分続くと停止
連続使用は最大12時間
Notebookサイズは最大20MB

と書いてあるのでおそらくできるのではないかあと考えています。

もっと簡単にFaster RCNNを使えないのか？

最初はmnistを使いました。
その際はkerasで簡単にCNNを作って学習することができました。
今のところ、誰かが作ったものを使用する以外の方法が見つかりません。

実際にFaster RCNNをしようした方がいましたら、どのような環境でどのコードをしようしたか教えていただけるとありがたいです。

また、アドバイス等もあればぜひ

Answer 1

質問の意図がよく分からず、Google ColabratoryでTensorFlowが使えるかを答えればよいのでしょうか。
単にFaster RCNNを簡単に使う方法とのことでしょうか。

Google Colabratoryで使うのが一番簡単かと思いますが。
私は使ったことないですが
faster rcnn google colab
でググったらGoogle ColabratoryでのJupyter Notebookがすぐ出てきましたよ

Training Faster R-CNN Object Detection on a Custom Dataset

Comments

[kyokio]

回答ありがとうございます。

わかりづらい文章で申し訳ありませんでした。

NVIDIAのGPUがないので、githubにあるfaste rcnnを実行できない(ほとんどがGPUの使用を前提にしている)。なので、google colaboratoryで実行したい。
→google colaboratoryでやったことがある人がいれば教えて欲しい。
→google colaboratory以外でもやっとことがある人はどのGPU買ってどのコードを使ったか教えて欲しい。オススメのGPU等もあればぜひ。
ということでした。

回答ありがとうございました。