3.30(Tues)_project

YOLO계열 yolact라는 모델을 찾아보았다.. Segmentation까지 더해진 객체검출이고 Visual Studio Code에서 돌려보았더니 노트북 환경상 GPU환경이 갖추어 지지 않아서 역시나 돌아가지 않았다,,,

 

공식 yolact_Github

github.com/dbolya/yolact

dbolya/yolact

참고

colab.research.google.com/drive/1IQHICrITSjjpzTTJggIupn4z5hsb2xBc

Google Colaboratory Notebook

사전에 GPU가 사용가능한 파이토치 및 DCNv2 설치 및 아래와 같이 환경설정이 이루어진 상태에서 돌려야 하는 걸 뒤늦게 깨달았다,,,

・CUDA: CUDA Toolkit 10.1 update2

・cuDNN: 7.6.5

・PyTorch: 1.4.0

・torchvision: 0.5.0

・cudatoolkit: 10.1.243 

 

Terminal에서 DCNv2설치를 위해 cd external/DCNv2 명령어 입력 성공

python setup.py build develop 명령어 입력 = >실패

 

파이토치 설치 명령어

pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -f

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html = >성공

https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

cmd에서 eval.py가 있는 폴더로 이동, 아래 명령어 실행

python3 eval.py --trained_model=weights/yolact_base_54_800000.pth --score_threshold=0.15 --top_k=15 --video_multiframe=4 --video=testv4.mp4 = =>실패

 

결론은 GPU환경이 잘 구축된 센터 워크스테이션으로 돌려지기를,,, 

 

그럼 이만.

총총.