概要
M2Detを動かしたときの手順の備忘録。
参考記事
https://qiita.com/K_ichijima/items/a415d3d03f91274da4f3
https://qiita.com/nabechi6011/items/2b0b44894b93b702215b
環境
OS: Ubuntu18.04
GPU: Nvidia GeForce GTX 1070
CUDAやAnacondaのバージョンはこちら参照
デモ実行までの手順
- ここのリポジトリをクローンする。
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必要なモジュールのインストール
$conda create -n m2det python=3.7 $conda activate m2det $conda install pytorch==0.4.1 torchvision -c pytorch $pip install opencv-python tqdm $pip install cython $pip install addict $pip install --upgrade Pillow $pip install matplotlib $pip install termcolor $cd M2Det $mkdir weights $bash make.sh
重みファイル(m2det512_vgg.pth)をGitHubのリンクからダウンロードしてweightsディレクトリに置く。
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デモを実行する。
$python demo.py -c=configs/m2det512_vgg.py -m=weights/m2det512_vgg.pth --show
COCOデータセットを使った学習手順
あとで追記予定。