アイリアSDKを試す　<第3回>アイリアSDK（ailia MODELS）をWindows 11＋VSCodeのデバッガで動かす

Windows環境へのインストール手順

まず、今回のシステム構成を（表1）に示します。次に手順ですが、（リスト1）にWindows 11上にアイリアSDKを導入し、ailia MODELSを取得するまでの流れを示します。最後にVSCodeを起動して開発準備を整えます。

名称	内容
OS	Windows 11 Pro
CPU	インテル® プロセッサ N100
RAM	16GB
Python	python-3.10.11-amd64
VSCode	Version 1.103.1

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PS> python –version
Python 3.10.11
PS>git clone https://github.com/axinc-ai/ailia-models.git
PS>cd ailia-models.
PS> python.exe -m venv .venv
PS> .venv/Scripts/activate
PS>pip3 install ailia
Collecting ailia
  Downloading ailia-1.5.0.0-py3-none-win_amd64.whl (34.8 MB)
          ━━━━━━━━━━━━━━━━━ 34.8/34.8 MB 1.9 MB/s eta 0:00:00
Installing collected packages: ailia
Successfully installed ailia-1.5.0.0
PS> pip install -r requirements.txt

PS> code . <- VScode　起動
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（リスト1）アイリアSDKを導入し、ailia MODELSを取得するまでの流れ

VSCodeのデバッグ設定

ailia MODELSに含まれるサンプル・プログラムは、共通ライブラリを相対パスで参照しているため、必ずサンプル・ファイルのあるディレクトリで実行する必要があります。そのままVSCodeから実行すると、カレント・ディレクトリが異なるためライブラリが見つからず、エラーになることがあります。また、カメラを入力に利用する場合には、デバイス番号などを引数で指定しなければなりません。
これらの条件を反映させた、VSCodeのlaunch.json（リスト2）がailia MODELSには用意されています。

＊＊＊＊＊＊＊＊
{
    “version”: “0.2.0”,
    “configurations”: [
        {
           “name”: “Python: Camera”,
            “type”: “python”,
            “args”: [“-v”,”0″],
            “request”: “launch”,
            “program”: “${file}”,
            “console”: “integratedTerminal”,
            “cwd”: “${fileDirname}”
        },
    ]
}
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（リスト2）設定例1…launch.jsonで設定（Python 版）

実行と結果確認

次に、driver-action-recognition-adas.pyをVSCodeで開き、［F5］キー（デバッグ開始）を押して実行します。初回はモデル・ファイルのダウンロードに時間がかかりましたが、無事に起動し、プログラムの動作確認とブレーク・ポイントでの状態観察を行うことができました。テストには生成AIで作成した画像を用いました。
推論結果は「Drinking eating」で、判定内容は「飲みながら食べている」と解釈されました。

ラベル一覧を確認すると、「食べる」という動作を直接示す項目は「Drinking eating」のみでした。入力画像は食べているようにも飲んでいるようにも見える内容だったため、今回の推論結果はラベル定義と画像の特徴が一致しており、妥当な判定であると考えられます。

Intel N100での実行環境による違い

今回使用したCPUはIntel N100なので、Intel MKLによるCPU最適化と内蔵GPU［Intel(R) UHD Graphics］を利用した実行が可能です。（表2）に実行環境ごとのフレーム・レート（fps）の違いを示します。

ENV_ID	利用環境	fps
0	CPU	21
1	CPU-IntelMKL	27
2	VulkanDNN-Intel(R) UHD Graphics (FP32)	15
3	VulkanDNN-Intel(R) UHD Graphics (FP16)	16
4	VulkanDNN-Intel(R) UHD Graphics (FP32)	15
5	VulkanDNN-Intel(R) UHD Graphics (FP16)	16

GPUを利用する場合の切り替えは、起動時の引数 –env_id ENV_IDで設定します。なお、特に指定を行わなかった場合、Intel N100ではデフォルトでenv_id: 5が選択されました。
GPUを使用すると遅くなるという結果になっていますが、この件については、改めて検証することとします。

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