[Open-source build] MonoFlex build 하기

MonoFlex는 3D object detection의 한 모델이다.

SMOKE보다 약간 느린 실행 속도를 가지고 있지만 정확도는 더 높다.

 

자 이제 build를 시작해보지! 

https://github.com/zhangyp15/MonoFlex

GitHub - zhangyp15/MonoFlex: Released code for Objects are Different: Flexible Monocular 3D Object Detection, CVPR21

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1. git clone

git clone https://github.com/zhangyp15/MonoFlex.git

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2. package 설치

python3 -m pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0
python3 -m pip -r requirement.txt

아, torch랑 torchvision 빼고 requirement.txt로 설치할 package들이 정리되어있으니 넘편하다.. 

 

Error1) ModuleNotFoundError: No module named 'skbuild'

Solution) python3 -m pip install --upgrade pip

 

Error2) inplace_abn 설치 중 ValueError: Unknown CUDA arch (8.6) or GPU not supported

Solution) CUDA_VISIBLE_DEVICES=로 CUDA version 10.1 지원하는 GPU로 설정해줌.

 

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3. Build DCNv2

cd model/backbone/DCNv2
vim make.sh : python --> python3 로 고쳐줌. 나는... python default가 python2라 그냥 python3을 쓸 때는 python3을 입력하는 편..
. make.sh
cd ../../..
python3 setup.py develop

+) 참고로 나는 main GPU가 RTX 3090이라 웬만한 모든 command를 실행할 때 CUDA_VISIBLE_DEVICES=Nubmer 를 붙여주었다. 물론 그냥 아예 shell의src file에 써둬도 되지만 그리 귀찮지 않기 때문에 그냥 그때그때 입력하는걸로...

 

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4. Data 경로 설정

Documents에 root라고 되어있어서 저 root가 뭐지 하고 찾아보니 config/paths_catalog.py에 

DATA_DIR과 DATASETS을 설정할 수 있게 되어 있었다.

이 경로를 나 편하게 고쳐주고 나서 Kitti dataset을 연결해주었다.

ln -s /workspace/Kitti/object/testing [내가 설정한 경로]
ln -s /workspace/Kitti/object/training [내가 설정한 경로]

 

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5. Training 

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python3 tools/plain_train_net.py --batch_size 8 --config runs/monoflex.yaml --output output/exp

Error1) ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

Solution) apt-get install libgl1-mesa-glx

 

Training은 다행히 별 탈 없이 진행되었다.

 

끄읏.

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이 아니라 evaluation까지 해보자..

 

6. Evaluation

CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 python tools/plain_train_net.py --config runs/monoflex.yaml --ckpt output/exp/model_final.pth  --eval

Error1) 사실 error라기 보다 잘못된 결과가 나온다. AP가 싹다 0이 나오는 대 참사.. 왜그럴까? 이건 내 잘못이라기보다 코드가 어디가 이상한가? 왜지? ㅇㅅㅇ... 코드를 살펴서 고쳐야할 것 같다.

Solution)