動画認識デモについて

今まで作成したデモを汎用的に利用するために，最低限の機能のみに簡略化したデモを作成したので，使い方の手順とともに軽く説明していきたい。 まずはデモの実際の様子を以下に示した。フレーム単位での正解ラベルと予測ラベルを見ることができ，また手動でフレームを選ぶか自動再生するかの2つのモードを切り替えられる。

link

実行までの流れ

次に使い方についても軽く説明していきたい。

➊
まずはコードを公開しているGitHubページに移動し，gitレポジトリのクローンを行う。。
$ git clone [リポジトリ名]

➋
gitレポジトリには実際に試すためのサンプルデータ（動画，正解ラベル，認識結果）は載せていないため，別にデータをダウンロードしてもらう必要がある。URL先のzipファイル(Assets内のdatas.zip)を解凍し，app.pyと同じ階層にdatasファイルが来るように配置する(元々あるdatasファイルと置き換える)。今回はサンプルデータとしてgteaデータセットを用いている。

➌
必要なコードとデータは揃ったので，最後にアプリを動かすために必要なパッケージのインストールを行う。
$ pip install -r requirements.txt

➍
以上で準備は整ったので，アプリを実行する。
$ python app.py

➎
“Running on [ローカルのURL] “，といったメッセージが表示されるので，指定されたURLを開けばアプリが実行されていることが確認できる。

最後に

Demo結果の様子だけ見たい場合はリンク先にあります。 フレームレートがまだまだ遅いので(Google App Engine の仮想マシン環境の影響もある)，より快適な可視化の為に改善をしていきたいとは思っている。