Closed2021/04/18にクローズ3

PytorchでUNetを学習して実行するまで。

学習の準備

Carvana Image Masking Challenge からデータをダウンロードする。解凍するとkaggleのサイトにあるように9ファイル出てくる。学習にいるのはtrain.zipとtrain_masks.zipだけ。テスト用の画像が欲しいならtest.zipが使える。

train.zip

$ unzip train.zip
$ rm -rf  /path/to/project/data/imgs
$ mv train /path/to/project/data/imgs

train_masks.zip

$ unzip train_masks.zip
$ rm -rf /path/to/project/data/masks
$ mv train_masks /path/to/project/data/masks

test.zip

$ unzip test.zip
$ mv test /path/to/project/data

train.pyを修正する。

train.py

-    dataset = BasicDataset(dir_img, dir_mask, img_scale)
+    dataset = BasicDataset(dir_img, dir_mask, img_scale, mask_suffix='_mask')

学習はデフォルト設定で動く

python train.py

GPUは6300MiB程度7000は超えないくらい。

学習は、オプション無しの設定で1エポック23分程度で5エポックだから、115分。大体2時間くらいか。
GPUはGeForce RTX 2080 Ti(11GB)を使用。

python3 predict.py --model checkpoints/CP_epoch5.pth -i data/test/0a0e3fb8f782_01.jpg --output out.jpg

ちゃんと動いた。

このスクラップは2021/04/18にクローズされました