Библиотека реализует аугментацию изображений с возможностью управления составными частями объектов. Выполнено в рамках гранда Код ИИ.
Для создания окружения с использованием только функционала ЦПУ выполните в терминале команды:
conda env create -f environment_cpu.yml
CONDA_BASE=$(conda info --base)
source $CONDA_BASE/etc/profile.d/conda.sh
conda activate mpia_cpu
PIP_BASE=$(which pip)
conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
$PIP_BASE install einops
PYTHON_BASE=$(which python)
$PYTHON_BASE -m ipykernel install --user --name mpia_cpu --display-name "multipart-image-augmentation-cpu"
Для создания окружения с использованием функционала ГПУ выполните в терминале команды:
conda env create -f environment.yml
CONDA_BASE=$(conda info --base)
source $CONDA_BASE/etc/profile.d/conda.sh
conda activate mpia
nvcc --version
PIP_BASE=$(which pip)
$PIP_BASE install torch==1.12.1+cu113 torchvision==0.13.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
$PIP_BASE install fpie supervisely upscalers einops realesrgan basicsr
PYTHON_BASE=$(which python)
$PYTHON_BASE -m ipykernel install --user --name mpia --display-name "multipart-image-augmentation"
Important
Обратите внимание, что версию библиотек torch и torchvision необходимо согласовать с версией CUDA, которая установлена на вашей машине. Больше об установке можно прочитать в официальной документации pytorch. Вашу версию CUDA поможет узнать команда nvcc --version
.
Для настройки и использования библиотеки в google colab, воспользуйтесь подготовленными ноутбуками с примерами.
В colab будет достаточно выполнить команды:
!git clone https://github.com/nesterus/mpia.git
import sys
sys.path.append('./mpia')
%cd mpia
!pip install -r requirements.txt
!pip install fpie supervisely upscalers einops realesrgan basicsr diffusers
Детали использования доступны в документации