YOLOv5で独自データを学習させる時に画像の水増しではまった件

ディープラーニングの精度向上には画像の水増しが重要です。下記のサイトを参考にpytorchでデータの水増しを試みたところ、いくつかのエラーが発生したので備忘録として残しておきます。

環境：python 3.10.4

YOLOv5自前のデータを水増しして学習する - Qiita

やり方は簡単で、下記一行で完了します。

pip install albumentations

YOLOv5のフォルダを確認すると、yolov5/utils/augmentations.pyがあります。あとは自動で実行されるのですが、

実際にやってみると…

～略～
TypeError: _classify_installed_files() got an unexpected keyword argument 'cmake_install_dir'
Building wheel for opencv-python-headless (PEP 517): finished with status 'error'
ERROR: Failed building wheel for opencv-python-headless
Failed to build opencv-python-headless
ERROR: Failed to build one or more wheels

というエラーが発生。どうやらalbumentationsのインストールにはopencvが必要だったようなので、

# opencvのインストール
pip3 install opencv-python

# albumentationsを再度インストール
pip install -U albumentations --no-binary qudida,albumentations

で解決。

なお、同様のエラーに遭遇した人もいたので参考にさせていただきました。

albumentationsのpipインストール時に生じたopencv-python-headless buildエラーの解消法 - Qiita

ちょっと調べた限りでは、この事象以外にも、

• albumentationsにはscikit-imageが必要なので、事前にpipでインストールする必要があり

• pythonのバージョンによってはalbumentationsがインストールされない場合あり。3.10→3.7や3.8にすることでうまくいく場合あり

といったこともあるようです。pythonはちょっとしたバージョンの違い、依存パッケージの有無によりインストールができない場合などがよくあります。気をつけたいところですね。