macOS & Dockerで動作するリアルタイム画像認識デモ環境を作ってみた（１）
夏休みの宿題（？）として、リアルタイム画像認識を行うでも環境をDocker使って、しかもこれらをmacOS上で動かす、ということを試してみましたのでその過程をメモ。画像認識ツールとしてYOLO v3を使用します。Webカメラ（webcam）で撮影した動画をリアルタイムに画像認識して結果を表示するという、まあ、よくあるデモを実現します。
今回はYOLO v3のPyTorch実装のデモを実行してみます。
MacでDockerを使うのは、Macと画像認識環境を分離したいという動機から。しかし、Docker for MacではUSB機器を扱えないために、Dockerのドライバを別に用意する必要があります。そこでVirtualBox上で動作し、かつUSB機器を認識できるDockerマシンを起動するためのboot2docker.isoを用意します。さらにYOLO v3を動作させるためのDocker containerを用意します。
実行環境は以下のとおり。
マシン：Mac mini (2018) Intel Core i7 （物理コア数6＋メモリ16GB）
OS：macOS Catalina
仮想化製品：VirtualBox 6.1.12
この環境構築には大まかに２段階の手順を踏みます。
１段階目はUSB webcamを使うことができるboot2dockerイメージの構築です。これは次のサイトに基づいています。
Connect the webcam to Docker on Mac or Windows by Jongmin Park: Medium
２段階目はYOLO v3のDockerイメージ作成です。Webに複数掲載されている構成を採用し、主に次のサイトを参照しました。
CPU環境でYOLOv3をpythonで動かしてリアルタイム画像認識してみた: Qiita
他にも多くのサイトを参考にしていますがすべて掲載しきれないので割愛。皆様、ありがとうございます。
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