Google Colabでmmdetection3dを試す（学習編）

概要

以前の記事ではmmdetection3dがGoogle Colab環境でもある程度動きそうだというところまで試した。今回は実際に学習が行えることを確認したので、その詳細について記事にする。

前提条件

• 使用するmmdetection3dはv1.0.0rc6です。
• nuScenesデータセットのv1.0-miniを使用して学習する。
• 学習時間短縮のためGPUはA100を使用した。
  • Colab Proを契約してランタイムのGPUクラスをプレミアムに設定
• 学習済みモデルの検証は行わない。

結果

学習自体は約2時間40分程度で完了。

詳細

• 事前準備
  • Google DriveにnuScenesデータセットのv1.0-miniをアップロードする。
• コードの詳細
  • 処理の流れ
    • Google Driveのマウント
    • データセットをColab上にコピー
    • 解凍
    • mmdetection3dの環境構築
    • データセットをmmdetection3dに読み込ませるための準備
    • 学習
  • 環境構築は前回記事とほぼ同じだが、Google Colabがデフォルトでpython3.9以上のバージョンであるため、networkxライブラリをver2.5に更新する処理を追加している。
    • エラーメッセージが出るがプログラムの実行には問題なし。

# Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.
from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')
%cp "./drive/MyDrive/Colab Notebooks/v1.0-mini.tar" ./


# Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.
!tar -xvf v1.0-mini.tar

!pip3 install openmim
!mim install mmcv-full==1.7.0

!mim install mmdet

# Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.
# mim経由でのインストールはかなり時間がかかる
#!mim install mmsegmentation
# 手動インストールなら早い
!git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
%cd mmsegmentation
!pip install -e .
%cd ..

# Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.
!git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.git
%cd mmdetection3d
!pip install -e .

!pip install networkx==2.5


# Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.
%cd /content/mmdetection3d/

# Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.
%mkdir data/nuscenes
%cd data/nuscenes
!ln -s /content/maps/ maps && ln -s /content/samples/ samples && ln -s /content/sweeps/ sweeps && ln -s /content/v1.0-mini/ v1.0-mini


# Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.
%cd /content/mmdetection3d/
!python tools/create_data.py nuscenes --root-path ./data/nuscenes --version v1.0-mini --out-dir ./data/nuscenes --extra-tag nuscenes

# Commented out IPython magic to ensure Python compatibility.
# 1つのGPUでトレーニングする
%mkdir work_dir
!python tools/train.py  configs/centerpoint/centerpoint_01voxel_second_secfpn_circlenms_4x8_cyclic_20e_nus.py --work-dir work_dir