ubuntu16(x64)运行detectron(用mask-rcnn做训练图片标定预检测)

2018/04/09 21:14
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detectron是facebook 实验室的深度学习目标检测框架,依赖于caffe2,支持以下模型:

1)安装见 https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/GETTING_STARTED.md

2)运行mask-rcnn:
python2 tools/infer_simple.py \ --cfg configs/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x.yaml \ --output-dir /tmp/detectron-visualizations \ --image-ext jpg \ --wts https://s3-us-west-2.amazonaws.com/detectron/35861858/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_R-101-FPN_2x.yaml.02_32_51.SgT4y1cO/output/train/coco_2014_train:coco_2014_valminusminival/generalized_rcnn/model_final.pkl \ demo

 

 

 

3)个人使用总结:

a)最好联网运行,我直接下载 model_final.pkl,只有retinanet_X-101-32x8d-FPN_2x.yaml 能运行成功。其它都出现运行错误。

联网运行就ok. 联网之后模型文件保存在  /tmp/detectron-download-cache/下面,不会覆盖,ls /tmp/detectron-download-cache/

35861858  36494496  37129812  37698009  37732318  ImageNetPretrained

运行retinanet_X-101-32x8d-FPN_2x.yaml,只要注释到line100,101即可,把离线下载的model_final.pkl 重命名,运行命令如下:

 python2 tools/infer_simple.py --cfg configs/12_2017_baselines/RetinaNet/retinanet_X-101-32x8d-FPN_2x.yaml --output-dir tmp/detectron-visualizations --image-ext jpg --    wts detectron-model/retinanet_X-101-32x8d-FPN_2x-model_final.pkl tmp/2018-4-9-tunnel/

 

 

b) 显示的颜色和label太小,可以改动。在vis.py:

 

   检测阈值是thresh, dpi可以加大,显示的字体和目标框会大一些。

 c)我的用法,mask-rcnn比yolo2检测慢,但是检测效果要好很多。当要做图片标签时,先用这个模型预检测:https://s3-us-west-2.amazonaws.com/detectron/36494496/12_2017_baselines/e2e_mask_rcnn_X-101-64x4d-FPN_1x.yaml.07_50_11.fkwVtEvg/output/train/coco_2014_train%3Acoco_2014_valminusminival/generalized_rcnn/model_final.pkl

可以极大减少标定的工作量。 然后给yolo2这种快速检测框架做训练,实现产品化。下图是对一个百度图片的检测效果:

 

d)遗留问题:

运行 e2e_mask_rcnn_X-152-32x8d-FPN-IN5k_1.44x 模型(box mAp高达 48.1):出现显存不足,我的11G显存都不足。究竟要多大?

caffe2/core/context_gpu.cu:327: out of memory Error from operator


I7+1080Ti上检测时间,模型是 e2e_mask_rcnn_X-101-64x4d-FPN_1x.yaml:

 


参考:

https://caffe2.ai/docs/getting-started.html?platform=ubuntu&configuration=compile

https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/GETTING_STARTED.md

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