实验环境搭建
Part1:实验准备
实验项目相关的网址:
https://github.com/matterport/Mask_RCNN (project网址)
https://github.com/waleedka/coco (cocoAPI)
实验所需要的数据介绍及实验数据的下载:
实验数据为COCO2014
train2014.zip,val2014.zip, test2014.zip
5k minival:instance minival2014.json
Validation minus minival:instance valminusminival2014.json
Part2:实验环境搭建
基础的深度学习环境搭建nvidia-gpu384+cuda8+cudnn6.0 (基本的环境安装请看本人另一份文档,仅供参考)
安装anaconda3(实验需要python3+的版本,同时便于管理电脑整体环境)
去conda官网下载对应电脑系统版本的软件并安装好。本次实验,此电脑为Ubuntu16.04系统。
备注:部分anaconda简单的使用指令:
创建实验虚拟环境: conda create -n env_names python=*.*(python版本)
**实验环境:source activate env_names
关闭实验环境:source deactivate
查看已创建的实验环境:conda info -envs
创建env并且**该env,下面的操作都在该env环境下操作。将project clone到对应的目录下,同时,进入项目目录下,按照requirements.txt安装对应的依赖库以及实验框架,运行指令:
pip install -r requriements.txt
python setup.py install
待上述安装完成,则进行以下操作:
将cocoapi clone至项目文件夹下,进入cocoapi的PythonAPI目录下编译:
make -j12
编译通过后,将PythonAPI目录下的pycocotools拷贝至Maskrcnn项目下的samples/coco目录下即可
至此。实验的数据准备及环境搭建完成,即可开始实验demo的测试了。
Demo测试
入门级别的demo测试,打开项目目录下samples/demo.ipynb 文件用jupyter-notebook逐段运行代码即可;
遇到的问题:
4. NO module name
解决办法:pip指令安装相应的packages
5. module ‘coco’ has no attribute ‘Cococonfig’
解决办法:
将代码中的 import coco
修改为 from samples.coco import coco
6. softmax( ) got an unexpected keyword argument ‘axis’
解决办法:
Tesorflow/keras版本问题; 我的处理办法是:删除conda中的maskrcnn实验环境,重新创建,安装,编译实验环境。需注意的一点,本人重新创建的实验环境tf的版本为 tf-gpu= =1.4,keras==2.1.3,python=3.5,其余package均为requriements.txt内的版本
7. 最终demo测试结果如下
COCO数据训练
8. 实验数据准备(coco2014)
按照官方文档准备实验的数据集
9. 训练
运行指令:
python3 coco.py –dataset=/path/to/coco –model=coco
遇到的问题:
TypeError: rduce_mean() got an unexpected keyword argument ‘keepdims’
keepdims
修改为:keep_dims
BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe
【本人的电脑硬件配置不够,因此并未接着往下做相关的模型训练实验了,接下来的时间在学习源码】
该笔记仅供参考,不喜勿喷,若有不足请多多包涵。
本文链接:http://task.lmcjl.com/news/5873.html