Anton-Cherepkov/silk_road

Решение для распознавания и разметки пешеходных дорог

Веб-интерфейс

Инструкция по запуску:

1. Склонируйте или скачайте текущий репозиторий.

2. Для сборки docker-контейнера перейдите в корневую папку проекта и выполните:

docker build . -t silk_road

3. Для запуска веб интерфейса выполните команду:

docker run --gpus all -d -p 8011:8011 silk_road

Если при запуске появляется ошибка, значит, вероятнее всего, Ваша версия Docker не поддерживает запуск контейнера с GPU. Попробуйте запустить со следующей командой:

docker run -d -p 8011:8011 silk_road

Инструкция по остановке:

1. Для остановки веб-интерфейса выполните команду:

docker stop [CONTAINER ID]

Инструкция по работе

0. Запустите веб-интерфейс по инструкции. Подождите некоторое время после выполнения пункта 3.
1. Перейдите по адресу http://localhost:8011/.
2. В соответствующие поля загрузите TIF-изображение размера 5000x5000 и tfw-файл (опционально).
3. Нажмите обработать. Подождите некоторое время.
4. Скачайте необходимые файлы на странице с результатами.

Возможности:

• Загрузка нескольких файлов одновременно;
• Просмотр распознанных дорожек с наложением на карту;
• Скачивание выходных файлов:
• • Объединенный Shapefile для всех загруженных изображений;
• • Shapefile для каждого изображения;
• • Визуализация дорожек на каждом изображении;
• • Визуализация дорожек после постпроцессинга на каждом изображении;
• • Маска вероятностей дорожек для каждого изображения.
• Развертывание системы на машине без GPU. В таком случае вычисления производятся на CPU.

Troubleshooting

Если по каким-то причинам веб-интерфейс не работает после выполнения пункта 3 из инструкции по запуску, то возникшие ошибки можно изучить с помощью команды:

docker logs [CONTAINER ID]

Скачать уже собранный образ из Docker Hub

Так как образ находится в закрытом доступе, то сперва необходимо авторизоваться:

docker login -u acherepkov

Система должна запросить пароль:

bdb82d7c-08ef-4a5e-8326-ff3d8f70090b

Скачать собранный образ можно следующей командой:

docker pull acherepkov/silk_road

Для дальнейшего запуска и разворачивания веб-интерфейса следуйте инструкции по запуску, начиная с шага 3.

Инструкция по контрольной компиляции

Внимание, это черновик! Вскоре он подлежит перепроверке и, возможно, обновлению.

0. Системные требования к компьютеру:

• 16 ГБ ОЗУ
• NVIDIA видеокарта с объемом видеопамяти не менее 4 ГБ и Compute capability от 3.5 до 8.6 (большинство современных видеокарт, полное сопоставление Compute capability и поддерживаемых видеокарт см. тут: https://en.wikipedia.org/wiki/CUDA#GPUs_supported)
• Жесткий диск с объемом памяти не менее 64 ГБ
• Подключение к сети Интернет

1. Выполните установку Ubuntu 18.04.6 AMD64. Скачать дистрибутив данной ОС можно тут:

https://releases.ubuntu.com/18.04/ubuntu-18.04.6-desktop-amd64.iso

Инструкция по установке доступна, например, тут: https://losst.ru/ustanovka-ubuntu-18-04

2. Установите драйвера CUDA 11.1

• Выполните команду

sudo apt-get -y install gcc make

• Выполните команду

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.1.0/local_installers/cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

• Выполните команду

sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

• На данном этапе может появиться сообщение о том, что установка не удалась. В таком случае перезагрузите компьютер и снова выполните установку с помощью команды:

sudo sh cuda_11.1.0_455.23.05_linux.run

• Перезагрузите компьютер
• Проверьте успешность установки драйверов с помощью команды nvidia-smi. Должен отобразиться список видеокарт, а также версия CUDA в верхнем правом углу.

3. Установите Docker

• Выполните поочередно следующие команды

sudo apt-get update

sudo apt-get -y install \
    ca-certificates \
    curl \
    gnupg \
    lsb-release

curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg

echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null

sudo apt-get update

sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

• Перезагрузите компьютер
• Чтобы убедиться, что установка Docker прошла успешно, выполните

sudo docker run hello-world

• Выполните следующие команды:

curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | \
  sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl restart docker

4. Склонируйте или скачайте текущий репозиторий

5. Для сборки docker-контейнера перейдите в корневую папку проекта и выполните:

sudo docker build . -t silk_road

6. Для запуска веб интерфейса выполните команду:

sudo docker run --gpus all -d -p 8011:8011 silk_road

7. Подождите некоторое время и перейдите по адресу http://localhost:8011/.