Google colaboratory上で from ssd import build_ssd が通らない

Question

実現したいこと

Google colaboratory上でbuild_ssdをインポートしたいです。

くずし字の漢字を検出・認識するプログラムを作っています。
現在Create Pytorch Dataset for Classifying Characters
内にあるDemoModelで学習した後、torch.save(DemoModel().state_dict(),'/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Kuzushiji_Visualisation/' + 'kanji' + '.pth')
で保存したモデルで物体検出を行おうとしたところ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

ImportError                               Traceback (most recent call last)
<ipython-input-4-087e76eed295> in <module>()
     12 import glob
     13 #from ssd import build_ssd
---> 14 from ssd import build_ssd
     15 from matplotlib import pyplot as plt
     16 

ImportError: cannot import name 'build_ssd' from 'ssd' (/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ssd.py)

該当のソースコード

PyTorch 学習済みモデルでサクッと物体検出をしてみる
上記のサイトを参考にさせていただきました。
下記は学習済みモデルkanji.pthを使用して物体検出をするプログラムです。

import os
import sys
module_path = os.path.abspath(os.path.join('..'))
if module_path not in sys.path:
    sys.path.append(module_path)
 
import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
import cv2
import glob
from ssd import build_ssd
from matplotlib import pyplot as plt
 
# SSDモデルを読み込み
net = build_ssd('test', 300, 4212)   
net.load_weights('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Kuzushiji_Visualisation/kanji.pth')
 
# 関数 detect    
def detect(image, count):
    rgb_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
    x = cv2.resize(image, (300, 300)).astype(np.float32)  # 300*300にリサイズ
    x -= (104.0, 117.0, 123.0)
    x = x.astype(np.float32)
    x = x[:, :, ::-1].copy()
    x = torch.from_numpy(x).permute(2, 0, 1)  # [300,300,3]→[3,300,300]
    xx = Variable(x.unsqueeze(0))     # [3,300,300]→[1,3,300,300]    
    # 順伝播を実行し、推論結果を出力    
    y = net(xx)
 
    from data import VOC_CLASSES as labels
    plt.figure(figsize=(10,6))
    colors = plt.cm.hsv(np.linspace(0, 1, 21)).tolist()
    plt.imshow(rgb_image)
    currentAxis = plt.gca()
    # 推論結果をdetectionsに格納
    detections = y.data
    # scale each detection back up to the image
    scale = torch.Tensor(rgb_image.shape[1::-1]).repeat(2)
    
    # バウンディングボックスとクラス名を表示
    for i in range(detections.size(1)):
        j = 0
        # 確信度confが0.6以上のボックスを表示
        # jは確信度上位200件のボックスのインデックス
        # detections[0,i,j]は[conf,xmin,ymin,xmax,ymax]の形状
        while detections[0,i,j,0] >= 0.6:
            score = detections[0,i,j,0]
            label_name = labels[i-1]
            display_txt = '%s: %.2f'%(label_name, score)
            pt = (detections[0,i,j,1:]*scale).cpu().numpy()
            coords = (pt[0], pt[1]), pt[2]-pt[0]+1, pt[3]-pt[1]+1
            color = colors[i]
            currentAxis.add_patch(plt.Rectangle(*coords, fill=False, edgecolor=color, linewidth=2))
            currentAxis.text(pt[0], pt[1], display_txt, bbox={'facecolor':color, 'alpha':0.5})
            j+=1
    plt.savefig('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Kuzushiji_Visualisation/detect_img/'+'{0:04d}'.format(count)+'.jpg')
    plt.close()
 
def main():
    files = sorted(glob.glob('/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Kuzushiji_Visualisation/image_dir/*.jpg'))
    count = 1
    for i, file in enumerate (files):
        image = cv2.imread(file, cv2.IMREAD_COLOR)          
        detect(image, count)
        print(count)
        count +=1
 
if __name__ == '__main__':
    main()  

試したこと

!git clone https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch/blob/master/ssd.py
を実行しクローンを試みたのですが、

---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
<ipython-input-7-635fed793525> in <module>()
     13 from google.colab import drive
     14 drive.mount('/content/drive/')
---> 15 from ssd import build_ssd
     16 #!git clone https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch/blob/master/ssd.py

ModuleNotFoundError: No module named 'ssd'

と出てしまいやはりssdというモジュールが見つかりませんでした。
###動作環境
Google Colaboratory
Python 3.7.11

Comments

[jbpb0]

参考にしてる「http://cedro3.com/ai/pytorch-ssd/」に書かれてる手順は、下記の通りです
・「https://github.com/miyamotok0105/pytorch_handbook」を丸ごと落として展開する
・上記の中にある「chapter7」というディレクトリの中に作業用のディレクトリを作り、そこをPythonコードを実行する際のカレントディレクトリにする (参考Webページでは「demo2」としてますが、ディレクトリ名は何でもいいです)
・「ssd300_mAP_77.43_v2.pth」をダウンロードして、「chapter7」内の「weights」というディレクトリに置く

上記をちゃんとやれば、コードの
module_path = os.path.abspath(os.path.join('..'))
if module_path not in sys.path:
sys.path.append(module_path)
によって、カレントディレクトリの１つ上のディレクトリ、すなわち「chapter7」が「sys.path」に追加されるので、そこにある「ssd.py」をimportできるようになります
その「ssd.py」には「build_ssd」があるので、「from ssd import build_ssd」ができるはずです

> cannot import name 'build_ssd' from 'ssd' (/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ssd.py)

「/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/ssd.py」って何？

使う「ssd.py」は、上に書いた通り「chapter7」にある「ssd.py」です
それ以外の関係無いものを持ってきて使ってもダメです

[sugar_s]

jbpb0様アドバイスありがとうございます。解決いたしました。
ご指摘いただきましたようにまずは「chapter7」をgoogle driveに丸ごと落として展開し(ssd_model.pyをssd_model.ipynbに変換した後)記事通りの物体検出を試みることにしました。

私はこれまでipynbファイルがおかれている場所がカレントディレクトリに勝手に変更されていると勘違いしていたのですが、ssd_demo.ipynbファイル内でpwdコマンドをするとデフォルトでは[/content/]になっており、module_pathに正しいパスを追加できていなかったことが原因のようです。

[jbpb0]

> module_path = os.path.abspath(os.path.join('..'))

を絶対パス指定にしてしまうのでも大丈夫かもしれません

[sugar_s]

jbpb0様返信ありがとうございます。
確かにそのほうがミスが少なさそうなので絶対パス指定にしようと思います。
アドバイスありがとうございます。

Answer 1

私はこれまでipynbファイルがおかれている場所がカレントディレクトリに勝手に変更されていると勘違いしていたのですが、ssd_demo.ipynbファイル内でpwdコマンドをするとデフォルトでは[/content/]になっており、module_pathに正しいパスを追加できていなかったことが原因のようです。

cd "ipynbがおかれているフォルダ"

を該当コードの前に追加し解決しました。