facebook에서 개발한 Detectron2를 설치하고 데모를 실행하는 글입니다.

Detectron2

Detectron2 설치 및 데모 실행하기 (detectron2)

Environment

• Ubuntu Version : 18.04
• CUDA Version : 10.1
• cuDNN Version : 8.0.4

1. 가상환경 생성 및 활성화

해당 가상환경이 활성화되어 있어야 함.

필자의 경우

$ conda create --name detectron2
$ source detectron2/bin/activate
$ conda activate detectron2
$ conda install -c menpo opencv
$ conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch tqdm

2. pytorch 설치하기

필자의 경우 CUDA 10.1, anaconda 환경에서 돌려볼 것이기 때문에, 아래 그림과 같이 선택하여 명령어를 입력함.

pytorch 다운로드

$ Python 3.9 users will need to add '-c=conda-forge' for installation
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch

3. git 복제하기

$ git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
$ conda -m pip install -e detectron2

4. Demo 실행하기

demo 디렉토리로 들어가 실행 (Object Detect 쪽은 많이 느림..)

원하는 weight model(coco-dataset)을 다운로드 한다.

$ cd detectron2/demo

• Image

  option : –input $(이미지 경로)

  $ python demo.py --config-file ../configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml \
  --input ~/Test/merge/images/test_000322.jpg \
  --opts MODEL.WEIGHTS ../model/model_final_f10217.pkl
  

  

• Video

  option : –video-input $(video path)

  $ python demo.py --config-file ../configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml \ 
  --video-input ~/Video/test.mp4 \
  --opts MODEL.WEIGHTS ../model/model_final_f10217.pkl
  

• webcam

  option : –webcam

  $ python demo.py --config-file ../configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml \
  --webcam --opts MODEL.WEIGHTS ../model/model_final_f10217.pkl