Swin開発優先パラメータの設定(CBnetV 2インストール)

CUDA 11.0.2を取り付ける
CUDAバージョンは、インストールするライブラリの互換性に応じて選択できます.(pytorch prebuildバージョンをホームページの11.1に設定すると便利です.この投稿では11.0に設定します.)

CUDAダウンロード(最も便利なインストールは.runファイル)

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

グラフィックドライバのアンインストール
$ sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

CUDA環境変数の設定
$ sudo gedit ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0
export FORCE_CUDA="1"

$ source ~/.bashrc
$ sudo reboot

グラフィックスカードドライバが初期化されているか、起動できません。

2.CUDN 8の取り付け

Cudnnをインストールした後
$ tar xvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz
$ cd cuda
$ sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda-11.0/include
$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64/
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.0/lib64/libcudnn*
$ cat/usr/local/cuda-11.0/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

cudnn 8バージョンではcudnn versionhで確認!
インストールされたcudnnバージョンが出力されている場合は、正常に設定されていることを確認し、メッセージが出力されていない場合は、環境変数/パスなどを確認します.

3.Swin-transformer-object-Dection開発の優先パラメータを設定する

CBNetV 2コードの取得
$ https://github.com/VDIGPKU/CBNetV2.git
$ mv CBNetV2/mmdetection_swin

cudaバージョンに準拠した依存パッケージのインストール
$ pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html

mmcv-fullインストール(手動でインストールする必要があります)
$ pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html

mmdetのインストール
$ python setup.py develop

mmdetectionswin/mmdet/_init.変更

19    mmcv_maximum_version = '1.5.0' # '1.4.0'

wanddbのインストール
$ pip install wandb

4.デモコードの実行

カスケードmask rcnn swin baseデモ
$ python demo/image_demo2.py demo/demo.jpg configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py checkpoint/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7.pth

プレゼンテーションの実行中にエラー(mmcv最大バージョン(1.4.0)を超える)が発生した場合は、swinroot/mmtde/init.pyファイルの20行のmmcv maximal versionを1.5.0に変更できます.
(site-packagesのmmdetバージョンがswinローカルmmdetバージョンと異なるためエラー)

カスケードmask rcnn swin baseプレゼンテーション結果

5.Apexのインストール

Apexがインストールされていない場合、プレゼンテーションとトレーニングでは、Apexがインストールされていないことを出力し続けます.
$ cd ~/workspace/
$ git clone https://github.com/NVIDIA/apex
$ cd apex
$ sudo apt-get install build-essential
$ pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext"--global-option="--cuda_ext"./
$ cd ~/workspace/Swin-Transformer-Object-Detection/
$ python
$ >>> import apex
$ >>> quit()

apexの動作を確認します(警告がない場合はapexをインストールします)
$ python demo/image_demo2.py demo/demo.jpg configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py checkpoint/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7.pthntu&target_version=1804&target_type=runfilelocal)
CUDAバージョンは、インストールするライブラリの互換性に応じて選択できます.(pytorch prebuildバージョンをホームページの11.1に設定すると便利です.この投稿では11.0に設定します.)

CUDAダウンロード(最も便利なインストールは.runファイル)

$ wget http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.0.2/local_installers/cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

グラフィックドライバのアンインストール
$ sudo sh cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run

CUDA環境変数の設定
$ sudo gedit ~/.bashrc

export PATH=/usr/local/cuda-11.0/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-11.0
export FORCE_CUDA="1"

$ source ~/.bashrc
$ sudo reboot

グラフィックスカードドライバが初期化されているか、起動できません。

2.CUDN 8の取り付け

Cudnnをインストールした後
$ tar xvf cudnn-11.2-linux-x64-v8.1.1.33.tgz
$ cd cuda
$ sudo cp include/cudnn* /usr/local/cuda-11.0/include
$ sudo cp lib64/libcudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64/
$ sudo chmod a+r /usr/local/cuda-11.0/lib64/libcudnn*
$ cat/usr/local/cuda-11.0/include/cudnn_version.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

cudnn 8バージョンではcudnn versionhで確認!
インストールされたcudnnバージョンが出力されている場合は、正常に設定されていることを確認し、メッセージが出力されていない場合は、環境変数/パスなどを確認します.

3.Swin-transformer-object-Dection開発の優先パラメータを設定する

SWIN-Object Detectionコードの取得
$ git colon https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection.git

mmdetectionインストール
$ pip install mmdet

cudaバージョンに準拠した依存パッケージのインストール
$ pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu110/torch_stable.html

mmdetとmmcv-fullのインストール(手動でインストールする必要があります)
$ pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html
#mmdet(swin-custom)/mmcv-customオーバーライド
#conda envのsite-packagesパスをチェック!
$ cd ~/workspace/Swin-Transformer-Object-Detection/mmdet
$ sudo cp -R core/~/anaconda3/envs/swin/lib/python3.7/site-packages/mmdet/
$ sudo cp -R datasets/~/anaconda3/envs/swin/lib/python3.7/site-packages/mmdet/
$ sudo cp -R models/~/anaconda3/envs/swin/lib/python3.7/site-packages/mmdet/
$ sudo cp -R utils/~/anaconda3/envs/swin/lib/python3.7/site-packages/mmdet/
$ cd ..
$ sudo cp -R mmcv_custom/ ~/anaconda3/envs/swin/lib/python3.7/site-packages/

4.デモコードの実行

カスケードmask rcnn swin baseデモ
$ python demo/image_demo2.py demo/demo.jpg configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py checkpoint/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7.pth

プレゼンテーションの実行中にエラー(mmcv最大バージョン(1.4.0)を超える)が発生した場合は、swinroot/mmtde/init.pyファイルの20行のmmcv maximal versionを1.5.0に変更できます.
(site-packagesのmmdetバージョンがswinローカルmmdetバージョンと異なるためエラー)

カスケードmask rcnn swin baseプレゼンテーション結果

5.Apexのインストール

Apexがインストールされていない場合、プレゼンテーションとトレーニングでは、Apexがインストールされていないことを出力し続けます.
$ cd ~/workspace/
$ git clone https://github.com/NVIDIA/apex
$ cd apex
$ sudo apt-get install build-essential
$ pip install -v --disable-pip-version-check --no-cache-dir --global-option="--cpp_ext"--global-option="--cuda_ext"./
$ cd ~/workspace/Swin-Transformer-Object-Detection/
$ python
$ >>> import apex
$ >>> quit()

apexの動作を確認します(警告がない場合はapexをインストールします)
$ python demo/image_demo2.py demo/demo.jpg configs/swin/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7_mstrain_480-800_giou_4conv1f_adamw_3x_coco.py checkpoint/cascade_mask_rcnn_swin_base_patch4_window7.pth