Win10配置CenterNet

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一、准备

1. 论文

2. 环境

  • 系统:Win10
  • 显卡:GTX 1080ti
  • CUDA 10.1
  • cuDNN 7.6.5
  • Visual Studio 2017
  • Pytorch 1.4.0
  • Anaconda3

二、配置环境

1. clone项目

CenterNet:

git clone https://github.com/xingyizhou/CenterNet.git

2. 配置虚拟环境

  • 创建虚拟环境
conda create -n centernet python=3.6
conda activate centernet
  • 安装项目依赖包
cd ./CenterNet
pip install -r requirements.txt
  • 安装Pytorch 1.4.0
conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

3. 编译DCNv2

  • clone项目
git clone https://github.com/CharlesShang/DCNv2
  • 原项目里的DCNv2是Pytorch 0.4.0的,所以需要将这个新下载的DCNv2替换原来的C:\CenterNet\src\lib\models\networks\DCNv2文件夹
  • 编译DCNv2
cd C:\CenterNet\src\lib\models\networks\DCNv2
python setup.py build develop

编译成功:
Win10配置CenterNet

4. 编译NMS

  • 进入到
cd C:\CenterNet\src\lib\external
  • 执行以下代码,编译NMS
python setup.py build_ext --inplace
  • 注意:
    若出现错误:cl: 命令行 error D8021 :无效的数值参数“/Wno-cpp”
    注释掉C:\CenterNet\src\lib\externalsetup.pyline10
# extra_compile_args=["-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"]
  • 再次编译,成功!
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三、运行demo

1. 下载模型

这里一共需要下载两个模型,都需要*:

ctdet_coco_dla_2x.pth放到C:\CenterNet\models\

dla34-ba72cf86.pth是运行demo.py时自动下载的,可以手动下载后放到C:\Users\<USER_NAME>\.cache\torch\checkpoints\

百度云链接:
https://pan.baidu.com/s/1gAyIVHL6U–IrIZolwst6A
提取码:lqo1

2. 运行demo.py

  • 进入到
cd C:\CenterNet\src\
  • 运行
python demo.py ctdet --demo ../images/ --load_model ../models/ctdet_coco_dla_2x.pth

出现小可爱!
Win10配置CenterNet
Win10配置CenterNet

  • 使用--debug 2显示heat map
python demo.py ctdet --demo ../images/ --load_model ../models/ctdet_coco_dla_2x.pth --debug 2

Win10配置CenterNet
完结撒花!!!

四、坑

1. 编译DCNv2出错

UserWarning: Error checking compiler version for cl: [WinError 2]

  • 更改C:\Anaconda\Install\envs\centernet_pt15\Lib\site-packages\torch\utils\cpp_extension.py第233行,加’ gbk’(gbk前有空格)
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  • 若依然报错,建议用Pytorch 1.4.0,我用Pytorch 1.5.0 和 1.5.1编译都会出错Error checking compiler version for cl
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2. 编译NMS出错

cl: 命令行 error D8021 :无效的数值参数“/Wno-cpp”

注释掉C:\CenterNet\src\lib\externalsetup.pyline10

# extra_compile_args=["-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"]
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