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R(2+1)d模型使用说明
Dataset Prepare
将处理好的数据集放到模型目录的 /data 文件夹下
Requirements
安装依赖
pip3.7 install ./requirements/requirements.txt
注:pillow建议安装较新版本, 与之对应的torchvision版本如果无法直接安装,可使用源码安装对应的版本,源码参考链接:https://github.com/pytorch/vision ,建议Pillow版本是9.1.0 torchvision版本是0.6.0
安装mmcv
git clone -b 1.3.9 https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
cd mmcv
MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e . # 安装full版本
Before Train
更改底层文件,分别修改mmcv和apex的底层源码
# mmcv_need
/bin/cp -f additional_need/mmcv/distributed.py ../mmcv/mmcv/parallel/
/bin/cp -f additional_need/mmcv/dist_utils.py ../mmcv/mmcv/runner/
/bin/cp -f additional_need/mmcv/optimizer.py ../mmcv/mmcv/runner/hooks/
/bin/cp -f additional_need/mmcv/text.py ../mmcv/mmcv/runner/hooks/logger/
# apex_need
/bin/cp -f additional_need/amp/scaler.py ../apex/amp/
Train MODEL
单卡
# 精度
sh ./test/run_1p.sh
# 性能
sh ./test/run_1p_perf.sh
8卡
chmod a+x ./tools/dist_train.sh
# 精度
sh ./test/run_8p.sh
# 性能
sh ./test/run_8p_perf.sh
log文件位置
运行产生的log文件和模型的参数文件在 项目目录的 work_dirs 文件夹下
公网地址说明
代码涉及公网地址参考 public_address_statement.md