概要

M2Detを動かしたときの手順の備忘録。

参考記事

https://qiita.com/K_ichijima/items/a415d3d03f91274da4f3
https://qiita.com/nabechi6011/items/2b0b44894b93b702215b

環境

OS: Ubuntu18.04
GPU: Nvidia GeForce GTX 1070
CUDAやAnacondaのバージョンはこちら参照

デモ実行までの手順

1. ここのリポジトリをクローンする。

2. 必要なモジュールのインストール

   $conda create -n m2det python=3.7
   $conda activate m2det
   $conda install pytorch==0.4.1 torchvision -c pytorch
   $pip install opencv-python tqdm
   $pip install cython
   $pip install addict
   $pip install --upgrade Pillow
   $pip install matplotlib
   $pip install termcolor
   $cd M2Det
   $mkdir weights
   $bash make.sh
   

3. 重みファイル（m2det512_vgg.pth）をGitHubのリンクからダウンロードしてweightsディレクトリに置く。

4. デモを実行する。

   $python demo.py -c=configs/m2det512_vgg.py -m=weights/m2det512_vgg.pth --show
   

COCOデータセットを使った学習手順

あとで追記予定。