ImageExtractWin

What's this：このプログラムについて

This program aims to detect wildlife from camera trap images using MegaDetector (Beery et al. 2019) and to extract images in which animals were detected. This document is a minimal description and will be updated as needed.
このプログラムは、MegaDetector (Beery et al. 2019)を利用してカメラトラップ映像から野生動物を検出し、動物が検出された画像を抽出することを目的として作成されました。このドキュメントは現時点では最低限の記述しかされていないため、今後随時更新していく予定です。

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Get Started：はじめに

Prerequisites：環境整備

• OS
  The following code was tested on Windows 10 Pro.
  During the test run, .jpg as the image file format.
  以下のコードはWindows 10 Proで動作確認しています。
  動作確認時、静止画ファイル形式は.jpgを用いました。

• NVIDIA Driver(if you use gpu) NVIDAドライバーをインストールする

  Please refer to NVIDIA Driver Version Check. *** is a placeholder. Please enter the recommended nvidia driver version.
  NVIDIAドライババージョンチェックを参照し、***に推奨されるnvidiaドライババージョンを入力した上で実行してください。

  Check installation.
  インストール状況の確認。

  nvidia-smi 
  # NVIDIA Driver installation check
  

  If nvidia-smi does not work, Try Rebooting.
  nvidia-smiコマンドが動作しない場合は再起動してみてください。

• Conda

  miniconda(anaconda)をインストール https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/

  condaのパスを通す システム環境変数の編集->環境変数->PATH->新規->condaのpathをコピペ(例　C:\Users{ユーザー名}\miniconda3\condabin)

Instllation：インストール

0. Auto Installation download mdet_setup.py

   python mdet_setup.py
   

   If auto installation fail, run berow step.

1. Clone the Repository：リポジトリの複製

   Run git clone,
   git cloneを実行する

   or Download ZIP and Unzip in any directory of yours. The following codes are assumed that it was extracted to the user's home directory (/home/${USER}/).
   もしくはZIPをダウンロードし、任意のディレクトリで解凍してください。なお、このページではユーザのホームディレクトリ（/home/${USER}/）に解凍した前提でスクリプトを記載しています。

2. Move Project Directory：プロジェクトディレクトリへ移動

   cd {ImageExtractWinのパス}
   例
   cd project\ImageExtractWin-master
   python make_batch.py
   

3. create conda environment：conda環境の構築

   conda env create -f environment.yml
   

4. gpuを使う場合、以下のサイトを見てバージョンを合わせたものをインストールする CUDA Toolkit 12.3 Downloads https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

   cudnnのインストール(ログインが必要) https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

    pip uninstall torch torchvision torchaudio
    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
   

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Usage：使い方

DesktopにあるDetect_guiのショートカットをクリックする

browsで画像があるフォルダを選択

threshold:検出の閾値 ; skip:既にファイルがある場合スキップする ; checkpoint:処理の途中で途中経過を保存する; differential reasoning:前の画像と同じ位置のanimalの検出をblankに変換する