Mask_RCNN安装与踩过的坑
一、Mask_RCNN下載
https://www.bilibili.com/video/BV1M7411x7is?t=629&p=5
按照上述教程的話,安裝的是ballon例子的Mask_RCNN。這個理解的話,修改Mask_RCNN也就很簡單了。
1.2 更新驅動
強烈建議更新驅動,因為以后如果裝pytorch的話,高版本的pytorch不支持低于9.2的Cuda。
在cmd中使用nvidia-smi可查看驅動信息
可見筆者的驅動為465.89。如果驅動小于396.26的話,不支持9.0以上的CUDA,也就不支持高版本的Pytorch,因此強烈建議更新驅動
驅動下載地址:
https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
二、庫版本配置
- 進入cmd
- 創建虛擬環境tf,python版本為3.6
conda create -n tf python==3.6
- pip安裝庫,庫版本如下所示(吐槽一下:這個庫的版本是真的難搞)
absl-py 0.12.0
astor 0.8.1
bleach 1.5.0
ca-certificates 2021.1.19
cached-property 1.5.2
certifi 2016.2.28
cloudpickle 1.6.0
colorama 0.3.9
cycler 0.10.0
cython 0.29.22
dask 2021.3.0
decorator 4.4.2
enum34 1.1.10
gast 0.4.0
google-pasta 0.2.0
grpcio 1.37.0
h5py 2.10.0
html5lib 0.9999999
imageio 2.9.0
imgaug 0.4.0
importlib-metadata 3.10.0
ipython 6.1.0
ipython_genutils 0.2.0
jedi 0.10.2
keras 2.1.6
keras-applications 1.0.8
keras-preprocessing 1.1.2
kiwisolver 1.3.1
markdown 3.3.4
matplotlib 3.0.3
networkx 2.5.1
numpy 1.16.4
opencv-python 4.5.1.48
openssl 1.0.2l
path.py 10.3.1
pickleshare 0.7.4
pillow 8.2.0
pip 21.0.1
prompt_toolkit 1.0.15
protobuf 3.15.8
pycocotools-windows 2.0.0.2
pygments 2.2.0
pyparsing 2.4.7
python 3.6.0
python-dateutil 2.8.1
pywavelets 1.1.1
pyyaml 5.4.1
scikit-image 0.14.2
scipy 1.0.0
setuptools 56.0.0
simplegeneric 0.8.1
six 1.10.0
tensorboard 1.14.0
tensorflow 1.4.0
tensorflow-estimator 1.14.0
tensorflow-gpu 1.14.0
tensorflow-tensorboard 0.4.0
termcolor 1.1.0
theano 1.0.5
tifffile 2020.9.3
toolz 0.11.1
traitlets 4.3.2
typing-extensions 3.7.4.3
vc 14
vs2015_runtime 14.0.25420
wcwidth 0.1.7
werkzeug 1.0.1
wheel 0.29.0
wincertstore 0.2
wrapt 1.12.1
zipp 3.4.1
需要注意,可能會出現以下錯誤:
- 需要安裝GPU
cuda安裝教程:https://blog.csdn.net/qq_34438969/article/details/88430901
cuda下載地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
安裝完之后,在cmd中輸入nvcc --version會輸出安裝的版本信息
cudnn安裝教程:https://blog.csdn.net/weixin_38673554/article/details/90513732
cudnn下載地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download
- ResourceExhaustedError (see above for traceback): OOM when allocating tensor with shape[400,256,14,14]…
修改GPU的數目,筆者的GPU只有1個,需要將代碼中的IMAGES_PER_GPU=2改為1
- pycocotools的安裝
進入虛擬環境tf(自己創建的虛擬環境),然后安裝即可
activate tf
pip install pycocotools-windows
- tensorflow-gpu/Cuda/Cudnn版本對應關系
https://tensorflow.google.cn/install/source
- 在IDE中運行例子ballon.py(筆者使用的Pycharm)
- 訓練
設置默認參數
train
--dataset=../../balloon
--weights=coco
圖中的Parameter。然后運行即可
- 測試
設置默認參數
splash
--weights=./logs/balloon20210411T1118/mask_rcnn_balloon_0030.h5
--image=../../balloon/val/8053085540_a72bd21a64_k.jpg
這里的weights是自己目錄下的訓練得到的參數,要根據自己的文件修改
這里的image是傳入的圖片,要根據自己的文件修改
運行即可。實例分割結果如下所示:
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Mask_RCNN安装与踩过的坑的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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