Контакт - telegram @aemirov
Сборка докера:
cd src/mmsegmentation/docker
docker build . -t hack
Запуск докера:
docker run -u $(id -u):$(id -g) --shm-size 32G --gpus '"device=0"' --log-driver=none -v /etc/passwd:/etc/passwd -v /path/to/code/:/mmsegmentation/ -it hack /bin/bash
Настройка среды внутри докера:
cd src/mmsegmentation/
./set.sh
Ожидаемая структура каталога данных:
-- data
-- test [1000 изображений]
-- train
-- images [8203 изображений]
-- mask [маски]
Подготовка данных:
python3 prep_data.py
python3 split_masks.py
Запуск обучения сетей:
cd src/mmsegmentation/
./tools/dist_train.sh configs/mine/upernet_convnext_xlarge_trains.py 1 --work-dir work_dirs/upernet_convnext_xlarge_trains
./tools/dist_train.sh configs/mine/upernet_convnext_xlarge_rails.py 1 --work-dir work_dirs/upernet_convnext_xlarge_rails
Тестирование:
python3 tools/test.py configs/mine/upernet_convnext_xlarge_trains.py work_dirs/upernet_convnext_xlarge_trains/best_mIoU_iter_SOME_ITER.pth --opacity 1 --show-dir work_dirs/upernet_convnext_xlarge_trains/pred_maps_trains_tta
python3 tools/test.py configs/mine/upernet_convnext_xlarge_rails.py work_dirs/upernet_convnext_xlarge_rails/best_mIoU_iter_SOME_ITER.pth --opacity 1 --show-dir work_dirs/upernet_convnext_xlarge_rails/pred_maps_rails_tta
Объединение предсказаний и подготовка архива:
python3 postprocess_merge.py