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。
このプログラムは、https://github.com/gifu-wildlife/MDetToolsForJCameraTraps を元に作成しました。
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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 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 checkIf 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/
mambaのインストール
conda install mamba -c conda-forge(powershell では出来ない。相性が悪い？)
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)
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Clone the Repository：リポジトリの複製 Download ZIP from <>code and Unzip in any directory of yours. <>codeから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。
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Move Project Directory：プロジェクトディレクトリへ移動
cd {ImageNullRemoveWin-masterのパス} -
create conda environment：conda環境の構築
mamba env create -f environment.yml -
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(if use gpu) 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
(必要なら) https://pytorch.org/ 例 conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia
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Download MegaDetector weight file：MegaDetectorの重みファイルのダウンロード
https://github.com/microsoft/CameraTraps/releases/tag/v5.0 からmd_v5a.0.0.ptをダウンロード後、ImageNullRemoveWin\models 内に移動させる
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ディレクトリの移動
cd {ImageNullRemoveWin-masterのパス} -
conda環境のアクティベート
conda activate mdet -
gpuが使えるか確認
python gpu_check.py -
Run MegaDetector
MegaDetectorの実行python exec_mdet.py session_root={カメラデータが入ったフォルダの絶対パス} threshold={検出の閾値}thresholdは省略可(デフォルトは0.2)
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output カメラデータが入ったフォルダと同じ階層に{カメラデータが入ったフォルダ}_outが作成される。 {カメラデータが入ったフォルダ}にjsonファイルが保存される。 {カメラデータが入ったフォルダ}_outにcsvファイルが保存される