M2Detの環境構築（学習編）

#はじめに

M2Detの学習をするための環境構築について説明します。

MSCOCOのデータダウンロード

M2Detを試してみた の記事を参考にさせてもらいました。

cd
mkdir data
mkdir data/coco
mkdir data/coco/images
cd data/coco/images
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/val2014.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/test2014.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/test2015.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/train2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/val2017.zip
wget http://images.cocodataset.org/zips/test2017.zip
unzip train2014.zip
unzip train2017.zip
unzip val2014.zip
unzip val2017.zip
unzip test2014.zip
unzip test2015.zip
unzip test2017.zip
rm *.zip
cd ..
wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2014.zip
wget http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2014.zip
wget http://images.cocodataset.org/annotations/image_info_test2015.zip
wget http://images.cocodataset.org/annotations/annotations_trainval2017.zip
unzip annotations_trainval2014.zip
unzip image_info_test2014.zip
unzip image_info_test2015.zip
unzip annotations_trainval2017.zip
rm *.zip
cd annotations
wget http://datasets.d2.mpi-inf.mpg.de/hosang17cvpr/coco_minival2014.tar.gz
tar xfz coco_minival2014.tar.gz
rm coco_minival2014.tar.gz

フォルダ構成としては以下のようにする

data-----coco------------images
               │           │ -----train2014
               │           │ -----test2014
               │           │ -----val2014
               │
               │-------annotations
               │           │ -----instances_train2014.json

シンボリックリンクを貼る

ホームディレクトリのdataフォルダにシンボリックリンクを貼ります。

ln -s /media/hdd/work/data ~/data

コードを修正する

dataフォルダにあるcoco.pyを以下のように編集する

coco.py

 def __init__(self, root, image_sets, preproc=None, target_transform=None,dataset_name='COCO'):

        self.root = root
        self.data_path = os.path.join(os.path.expanduser("~"),'data')
-        self.cache_path = os.path.join(self.data_path, 'coco_cache')　←消す
+        self.cache_path = os.path.join(self.data_path, 'coco')　←追加する

バッチサイズの変更

GPUの機種によっては、学習を実行するとout of memoryのエラーが発生する場合があります。
その場合は、configsフォルダにあるファイルのper_batch_sizeの値を修正してください。

参考URL

以下のサイトを参考にさせて頂きました。

開発メモ その170 M2DetをUbuntu18.04で使ってみる(学習編)
https://taktak.jp/2019/04/02/4014

M2Detを試してみた
https://qiita.com/K_ichijima/items/a415d3d03f91274da4f3

M2Detでデモ・評価・学習までやってみる
https://qiita.com/nabechi6011/items/2b0b44894b93b702215b