object_detection_api (with rbox-cnn) 환경설정

@@@@@@  대회용 참고자료 @@@@@@

 

GCP (구글클라우드 )

https://jeinalog.tistory.com/8

 

 

 프리트레인 모델 구성

imags구성

config 파일  프리트레인모델경로 

config 파일 .  tfrecord  ,  label_map 경로 

tfrecords 생성

=2646  2차학습이미지 갯수 . 

python create_dataset.py \
--src_dir=train_image2_compression \
--dst_path=images/data/train2_p100.tfrecords \
--object_fraction_thresh=0.7 \
--is_include_only_pos

//src_dir  폴더의 루트를 정해좀 
//dst_path  만들어지는경로

 

 

 

내꺼 인퍼런스 돌릴떄

설정파일 / 모델/이미지경로/결과파일 

 

python inference.py \
--pipeline_config_path=configs/rbox_cnn_resnet101.config \
--ckpt_path=result_train/model.ckpt-120000 \
--image_dir=test_image \
--dst_path=result_csv/jun.csv

 

백그라운드로 인퍼런스 돌릴시

 

nohup python inference.py \
--pipeline_config_path=configs/rbox_cnn_resnet101.config \
--ckpt_path=result_train/model.ckpt-120000 \
--image_dir=test_image \
--dst_path=result_csv/jun.csv &

 

 

학습시작 

nohup python train.py \
--pipeline_config_path=configs/rbox_cnn_resnet101.config \
--train_dir=result_train &

 

학습포그라운드 

python train.py
--pipeline_config_path=configs/rbox_cnn_resnet101.config
--train_dir=result_train

 

 

학습결과 확인 

 C:\Users\fkdls\Desktop\simplified_rbox_cnn-master>python result_checker.py 796.png result.csv

 

 

대회규정 

conda create -n 가상환경이름 pip python=3.5

pip install opencv-python==3.4.0.14

pip install tensorflow-gpu==1.6.0

conda install unzip 

pip install --upgrade pip

pip install sklearn

pip install cython

pip install numpy==1.16.1

pip install tensorflow-gpu==1.6.0

pip install opencv-python==3.4.0.14

pip install shapely

pip install tqdm

 

 

1.

아나콘다 설치 (우분투 버전 16) 

https://snowdeer.github.io/linux/2018/01/22/ubuntu-16p04-how-to-install-anaconda/

+

conda create --name  가상환경이름 pip python=3.5

 

2. protoc  버전 3.4 

# Make sure you grab the latest version

curl -OL https://github.com/google/protobuf/releases/download/v3.4.0/protoc-3.4.0-linux-x86_64.zip

# Unzip

unzip protoc-3.4.0-linux-x86_64.zip -d protoc3

# Move protoc to /usr/local/bin/

sudo mv protoc3/bin/* /usr/local/bin/

# Move protoc3/include to /usr/local/include/

sudo mv protoc3/include/* /usr/local/include/

# Optional: change owner

sudo chown [user] /usr/local/bin/protoc

sudo chown -R [user] /usr/local/include/google

이후 rbox_cnn 코드, 

protoc 폴더가 있는 경로에서protoc protos/*.proto --python_out=.

protoc폴더 들어가서 pb2파일들 생겼는지 확인하기 

 

3.cuda , cudnn

 

# CUDA 설치

아래 명령어로 먼저 설치파일을 다운
curl -O http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb
ㅤ
이후 아래 명령어를 한 줄씩 입력

sudo dpkg -i ./cuda-repo-ubuntu1604_8.0.61-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get install cuda-9-0

ㅤ
CUDA 설치 후에는 다음 명령어로 잘 설치되었는지 확인

nvidia-smi

 

 

 

# cuDNN 설치  (난 7.05) 

역시 먼저 아래 명령어로 설치파일을 다운
sudo sh -c 'echo "deb http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1604/x86_64 /" >> /etc/apt/sources.list.d/cuda.list'
ㅤ
아래 명령어로 설치해주세요!

sudo apt-get update sudo apt-get install libcudnn7-dev

 

 

 

 

 

---

여기부터는 local  우분투 

 

 

대회중 우분투를 설치해서 진행하게 되었다.

일단 한글입력 설정을한후 shift + space 로 한 영 왔다갔다함

https://webnautes.tistory.com/1199

ubuntu 18.03 버전 아나콘다 설치 

https://hiseon.me/python/ubuntu-anaconda-install/

ubuntu 파이참 

https://lwpg.tistory.com/10

아이콘을 따로 만들어주는 방법이있긴한데 그냥 터미널에 ./pycharm.sh 해도됨.

 

 

/home/jun/Downloads/pycharm-community-2019.3.1/bin/./pycharm.sh

 

from shapely.geometry import Polygon ?? 찾아봐야됨ㅋㅋ

 

pip install scikit-image // 우분투에서 window 스티커코드와 비슷한 프로그램 

 

builders 파일

box_predictor_builder_test.py

pip install mock

 

import pyximport;

= pip install cython

 

from nets import inception_resnet_v2

=>from slim.nets import inception_resnet_v2

경로 잡아줄것.

 

from nets import resnet_utils

=>from slim.nets import resnet_utils

 

from nets import resnet_v1

=>from slim.nets import resnet_v1

 

from nets import inception_v2

=>from slim.nets import inception_v2

 

from nets import mobilenet_v1

=>from slim.nets import mobilenet_v1

 

from datasets import dataset_utils

=>from slim.datasets import dataset_utils

 

#from datasets import cifar10
#from datasets import flowers
#from datasets import imagenet
#from datasets import mnist

=> 모두 slim으로 잡아줌. 

 

datasets 폴더

dataset 대부분 slim으로 잡아주었음. 

 

"이슈 "

rbox_list_ops.py

pyximport.install()
from utils import cintersection_rbox

cintersection_rbox.pyx 파일

cython의 문제인것같은데 .... 더찾아봐야됨

 

 

xrange , long 

=> tf.xrange 로 해결가능 근데 이게 맞는지는 모르겠음..

=>import 할수잇는것들이 여러개임 뭐가 맞는지 모르곘음.

 

해결 

=>@@@@ xrange는 파이선2 까지 사용하였고 ,  파이선3는  range를 사용? 

=> long 도 그냥 numpy long import 로 해결