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ailia MODELS チュートリアル

このチュートリアルでは、python言語からailiaを使用する方法について解説します。 他の言語（C++/C#（Unity）/JNI/Kotlin）からailiaを使用したい場合は、このチュートリアルの一番下にあるリンクを参照してください。

動作条件

  • Python 3.6 以降

ailia SDKのインストール

  • ailia SDK無償評価版のダウンロード

  • ダウンロードしたailia SDKのzipファイルを展開

  • 以下のコマンドを実行する（Windowsの場合はコマンドプロンプトやWindows PowerShell、macやLinuxではターミナルで実行）

cd ailia_sdk/python
python3 bootstrap.py
pip3 install .

  • 評価版ではライセンスファイルをlibailia.dll (libailia.so)と同じ場所に置く必要があります

  • Windows/Linuxでは「[python_path]/site_packages/ailia」、macでは「~/Library/SHALO/」に置いてください

  • Pythonのsite-packagesディレクトリの位置は、以下のコマンドで確認できます

python3 -c "import site; print (site.getsitepackages())"
  • 以下のコマンドでailiaが正しくインストールされたかを確認できます
pip3 show ailia

必要なpythonライブラリのインストール

Windows, Mac と Linux 共通

pip install -r requirements.txt

Jetson では以下のコマンドを実行

sudo apt install python3-pip
sudo apt install python3-matplotlib
sudo apt install python3-scipy
pip3 install cython
pip3 install numpy
pip3 install pillow

JetsonではOpenCV for python3がプリインストールされています もしcv2 import errorが発生した場合には以下のコマンドを実行してください

sudo apt install nvidia-jetpack
  • Jetson Orinにて使用される場合はailia 1.2.13以降が必要です。

Raspberry Pi では以下のコマンドを実行

pip3 install numpy
pip3 install opencv-python
pip3 install matplotlib
pip3 install scikit-image
sudo apt-get install libatlas-base-dev

コマンドラインオプション

各モデル実行時に以下のオプションを追加することが出来ます。

オプション引数:
  -h, --help            このヘルプメッセージを表示して終了
  -i IMAGE/VIDEO, --input IMAGE/VIDEO
                        デフォルトの (モデルよって入力ファイル形式が違う)
                        入力データ（画像やビデオ)へのパスの指定。
                        ディレクトリが指定された場合は、中にあるそれぞれのファイルに
                        対して推論が実行される。ファイルの種類の指定は
                        --ftype引数で指定できる。（デフォルトは画像）
  -v VIDEO, --video VIDEO
                        カメラ入力に対して推論を実行。int型の引数を指定した
                        場合は、その番号に対応したwebカメラの入力が使われる。
                        （デフォルトは未指定）
  -s SAVE_PATH, --savepath SAVE_PATH
                        出力ファイルの保存先パス。（画像・動画・テキスト）
                        （デフォルトは output.png）
  -b, --benchmark       ベンチマークモード：パフォーマンスを計測するために
                        同じ入力ファイルに対して5回推論を実行する。ビデオモードでは
                        使用できない。（デフォルトはオフ）
  -e ENV_ID, --env_id ENV_ID
                        実行環境をenvironment idで指定する。デフォルトでは
                        ailia.get_gpu_environment_idの返り値が使われる。
                        （デフォルトは2）
  --env_list            environment idの一覧を出力する（デフォルトはオフ）
  --ftype FILE_TYPE     ファイル種類の指定: image | video | audio （デフォルトはimage）
  --debug               デバック用にログを有効にする。
                        有効にすることでデバッグログが出力される。
                        （デフォルトはオフ）
  --profile             プロファイルモードを有効にする。
                        有効にすることでパフォーマンスのプロファイルログが
                        出力される。（デフォルトはオフ）
  -bc BENCHMARK_COUNT, --benchmark_count BENCHMARK_COUNT
                        ベンチマークモードの実行回数を指定。（デフォルトは5回）

実行例

画像ファイルを入力し、AIで推論、結果を画像ファイルに保存

python3 yolov3-tiny.py -i input.png -s output.png

動画ファイルを入力し、AIで推論、結果を動画ファイルに保存

python3 yolov3-tiny.py -i input.mp4 -s output.mp4

AIの実行時間を計測

python3 yolov3-tiny.py -b

AIモデルをGPUではなくCPUで実行 （environment ID 0は常にCPU）

python3 yolov3-tiny.py -e 0

選択できる実行環境の一覧を表示

python3 yolov3-tiny.py --env_list

カメラからの入力に対してAI推論を実行 （終了する際はキーボードの「Q」キーを押す）

python3 yolov3-tiny.py -v 0

GUI ラウンチャー

以下のコマンドでGUIラウンチャーを表示してマウスで実行することも可能。 （一部のモデルは未対応）

python3 launcher.py

iOS/Android 向けデモアプリ（ストアからダウンロード）

API マニュアルとチュートリアル解説ブログ

Python

  • (*) 全てのpython用AIモデルは他の言語(C++/Unity(C#)/Java(JNI)/Kotlin)でも使用することは可能ですが、適切な前処理・後処理のコードをpythonを参考に追加する必要があります。（一部の良く使われるモデルに関してはailiaのdetector API, classifier API, pose APIが提供されています）

C++

Unity

Java

Kotlin