/vton_preprocessing

vton_preprocessing

Primary LanguagePython

1. CUDA 설치 - 11.0

  • 현재 서버의 경우 CUDA가 경로에 없음 CUDA

  • CUDA 링크로 이동해서 Linux - x86_64 - 우분투 - 18.04 - runfile (local)을 선택하고, 아래에 뜨는 첫번째 명령어를 터미널에 입력

  • 그러면 해당 runfile이 현재경로에 다운로드 된다

  • 그리고 두번째 명령어 입력 하면 설치파일이 실행

  • CUDA Toolkit 설치 (드라이버의 경우 설치 하지 않아도 괜찮음 -> 드라이버 설치 때문에 오류날 수 도 있음, 따라서 X 표시 해제!!)

  • 그리고 터미널에 vi ~/.bashrc 입력

  • 해당 파일에

export PATH=$PATH:/usr/local/cuda-11.0/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda-11.0/lib64
export CUDADIR=/usr/local/cuda-11.0
  • 위 환경변수 입력해주고 파일을 저장! (ESC - wq! - Enter)
  • 그리고 터미널에 source ~/.bashrc 입력
  • nvcc --version을 터미널에 입력했을때 버전이 뜨면 설치된 것

2. gcc 버전 다운 그레이드

  • HumanParsing Model을 위해서 gcc 6.5.0으로 다운그레이드 해야함
sudo apt update && \
sudo apt install build-essential software-properties-common -y && \
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test -y && \
sudo apt update && \
sudo apt install gcc-6 g++-6 -y && \
sudo update-alternatives --install /usr/bin/gcc gcc /usr/bin/gcc-6 60 --slave /usr/bin/g++ g++ /usr/bin/g++-6 && \
gcc -v

3. 가상 환경 생성 및 라이브러리 설치

cd ./preprocessing
conda env create -f environment.yaml
  • preprocessing 가상환경 및 해당 기본 라이브러리 설치
conda activate preprocessing
  • 활성화 해주고
pip install -r requirements.txt
  • 추가 라이브러리 설치

4. Pretrained 다운로드

  • TRACE : 7 모델 활용 중
./preprocessing/src/mask/pretrained 폴더안에 해당 파일을 두면된다
  • POSE - OPENPOSE모델 활용 OPENPOSE : 저한테 달라고 하세요
./preprocessing/pose/model 폴더에 2개의 파일을 넣어두면됩니다

./preprocessing/human_parsing/pretrained 폴더안에 2개의 파일(resnet101, HUMAN_PARSING 모델을 넣어두면 됩니다)

(주의!! HUMAN_PARSING의 경우 final.pth로 이름을 변경!!)

5. Data 디렉토리 구성

./preprocessing/data 폴더를 만들고

data
┣ clothes
┃       ┗img (해당 이미지들)
┣ people
┃       ┗img (해당 이미지들)

위의 트리로 구성해주면 된다

6. 개선 해야하는 점

  • 현재 모듈은 서비스를 위한 모듈이 아님!!
  • 모델 추가 train을 위해서 만든 모듈임
  • 따라서 이를 서비스 모듈로 수정하려면 path를 하나만 지정해야하고 추가 설정이 필요함