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Dlib での画像分類，物体検出，顔検出，トラッキング・ビジョン，顔のランドマーク検出（Dlib 付属のプログラムを実行）

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参考Webページ

https://github.com/davisking/dlib-models

前準備

curl のインストール

  • curl の URL: https://curl.se/

    • Windows では 7-Zip, Ubuntu では bzip2 のインストール

    7-Zip の URL: https://sevenzip.osdn.jp/

    Dlib のインストール

    Dlib は c:\dlib にインストールされているとして，以下，説明する．

    サンプルプログラムのビルド

    Dlib に付属のサンプルプログラムは，examplesの下にある．次の手順でビルドする．

    http://dlib.net/compile.html の記述に従う

    1. Windows で，コマンドプロンプトを管理者として実行する． 
      cd c:\dlib
cd examples
rmdir /s /q build
mkdir build
cd build
cmake -G "Visual Studio 16 2019" -A x64 -T host=x64 ^
    -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="c:\dlib" ..

    2. 結果の確認

      エラーメッセージが出ていないこと

    3. ビルド操作 
      cmake --build . --config RELEASE
    4. 結果を確認．エラーメッセージが出ていないこと

    画像分類

    画像分類：画像（１つ）から、所定のラベル（複数）のうち１つを推定すること。あるいは、複数を推定すること。推定するとき、その確率とともに得ることもある

    Windows の場合

    Dlib は c:\dlib にインストールされているとする

    1. 学習済みモデルのダウンロード

      curl でなく wget を使いたいときは， 「wget http://dlib.net/files/resnet34_1000_imagenet_classifier.dnn.bz2」のように操作する． 

      cd c:\dlib\examples\build
curl -O http://dlib.net/files/resnet34_1000_imagenet_classifier.dnn.bz2
 e resnet34_1000_imagenet_classifier.dnn.bz2

    2. 画像分類の実行

      画像分類される画像は，「faces\*.jpg」で指定している． 

      cd c:\dlib\examples\build
for %i in (..\faces\*.jpg) do .\release\dnn_imagenet_ex %i

    Ubuntu の場合

    1. 学習済みモデルのダウンロード 
      cd /usr/local/dlib/examples
sudo curl -O http://dlib.net/files/resnet34_1000_imagenet_classifier.dnn.bz2
sudo bzip2 -d resnet34_1000_imagenet_classifier.dnn.bz2
    2. 画像分類の実行

      画像分類される画像は，「faces/*.jpg」で指定している． 

      cd /usr/local/dlib/examples
./build/dnn_imagenet_ex faces/*.jpg

    画像分類される画像

    物体検出（Max-Margin Object Detection by Davis E. King を使用）

    物体検出：画像から、ある種類の物体を検出し、その位置と大きさを得る。１つの画像の中に、物体が複数あることもある。

    Max-Margin 物体検出法が利用されている（文献は次の通り） それにより，Dlib の顔検出が行われる．

    Davis E. King, Max-Margin Object Detection, CoRR, abs/1502.00046, 2015.

    Windows の場合

    学習済みモデルのダウンロード

    curl でなく wget を使いたいときは， 「wget http://dlib.net/files/mmod_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2」のように操作する． 

    cd c:\dlib\examples\build
curl -O http://dlib.net/files/mmod_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2
 e mmod_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2

    物体検出の実行（車の正面） 

    cd c:\dlib\examples\build
.\release\dnn_mmod_find_cars_ex

    学習済みモデルのダウンロード

    curl でなく wget を使いたいときは， 「wget http://dlib.net/files/mmod_front_and_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2」のように操作する． 

    cd c:\dlib\examples\build
curl -O http://dlib.net/files/mmod_front_and_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2
 e mmod_front_and_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2

    物体検出の実行（車の正面と背面） 

    cd c:\dlib\examples\build
.\release\dnn_mmod_find_cars2_ex

    Ubuntu の場合

    学習済みモデルのダウンロード 

    cd /usr/local/dlib/examples
cd build
sudo curl -O http://dlib.net/files/mmod_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2
sudo bzip2 -d mmod_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2

    物体検出の実行（車の正面） 

    cd /usr/local/dlib/examples/build
./dnn_mmod_find_cars_ex

    学習済みモデルのダウンロード 

    cd /usr/local/dlib/examples
cd build
sudo curl -O http://dlib.net/files/mmod_front_and_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2
sudo bzip2 -d mmod_front_and_rear_end_vehicle_detector.dat.bz2

    物体検出の実行（車の正面と背面） 

    cd /usr/local/dlib/examples/build
./dnn_mmod_find_cars2_ex

    顔検出

    Dlib の顔検出 は次の仕組みで行われる．

    Dlib には，ディープラーニングの CNN (convolutional neural network) を用いた物体検出が実装されている．

    Max-Margin 物体検出法が利用されている（文献は次の通り） それにより，Dlib の顔検出が行われる．

    Davis E. King, Max-Margin Object Detection, CoRR, abs/1502.00046, 2015.

    Windows の場合

    学習済みモデルのダウンロード 

    cd c:\dlib\examples\build
curl -O http://dlib.net/files/mmod_human_face_detector.dat.bz2
 e mmod_human_face_detector.dat.bz2

    顔検出の実行

    「..\faces\2007_007763.jpg」で画像ファイルを指定している． 

    cd c:\dlib\examples\build
.\release\dnn_mmod_face_detection_ex mmod_human_face_detector.dat ..\faces\2007_007763.jpg

    トラッキング・ビジョン（correlation_tracker を使用）

    Windows の場合 

    cd c:\dlib\examples\build
.\release\video_tracking_ex ..\video_frames

    犬の顔画像について眼鏡をあてはめる，顔のランドマーク検出

    Windows の場合

    学習済みモデルのダウンロード 

    cd c:\dlib\examples\build
curl -O http://dlib.net/files/mmod_dog_hipsterizer.dat.bz2
 e mmod_dog_hipsterizer.dat.bz2

    実行してみる 

    cd c:\dlib\examples\build
.\release\dnn_mmod_dog_hipsterizer mmod_dog_hipsterizer.dat ..\faces\dogs.jpg

    Ubuntu の場合

    学習済みモデルのダウンロード 

    cd /usr/local/dlib/examples
sudo curl -O http://dlib.net/files/mmod_dog_hipsterizer.dat.bz2
sudo bzip2 -d mmod_dog_hipsterizer.dat.bz2

    実行してみる 

    cd /usr/local/dlib/examples
./build/dnn_mmod_dog_hipsterizer mmod_dog_hipsterizer.dat faces/dogs.jpg