CenterNet 실습 (Windows)

이 글은 제가 『CenterNet: Objects as Points』의 코드를 직접 실습해본 과정을 기록한 포스트 입니다.

실행 환경은 아래와 같습니다.

(2021.06.03)
- Windows 🔥
- Python: 3.9.2
- PyTorch: 1.8.0
- CUDA: 10.2
- VS2019
- CenterNet last commit: 2020.06.21

GitHub에 게시된 <CenterNet>의 코드의 튜토리얼을 Windows 환경에서 그대로 실행하면, 아래와 같은 오류를 얻게 됩니다.

ModuleNotFoundError: No module named '_ext'

이 포스트는 Windows 환경에서 <CenterNet>을 돌리고자 하는 분들을 위한 포스트 입니다! 가이드를 따라하기 전, 본인의 실행 환경을 반.드.시. 체크해주세요! (제 방법도 시간이 지나면, 정상적으로 동작하지 않을 수도 있습니다 ㅠㅠ)

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Start CenterNet on Windows

가장 먼저 시도해볼 것은 <CenterNet>에서 제시하는 Installation 문서를 그대로 따라해보는 것 입니다.

👉 CenterNet/readme/INSTALL.md

이 과정을 그대로 진행했음에도 demo.py 실행에 실패했다면, <CenterNet>에 Issue로 올라온 ‘ausk’님의 이슈를 따라합니다.

👉 CenterNet/Issue - CenterNet works ok on Pytorch 1.1 + Cuda10.1 + Win10

‘ausk’님의 이슈를 그대로 진행했음에도 실패했다면, 제가 성공한 방식으로 진행해보세요!

💥 저는 튜토리얼 작성을 위해 GitHub에서 <CenterNet> 레포를 다시 다운 받아서 진행했습니다!

💥 Python Interpreter 설정과 requirements.txt 설치는 모두 완료되었다고 가정합니다.

1. Build nms

cd src/lib/external/setup.py 파일에서 "-Wno-cpp" 부분을 아래와 같이 주석처리

extensions = [
    Extension(
        "nms",
        ["nms.pyx"],
        # extra_compile_args=["-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"]
    )
]

수정 후, 아래의 명령어 실행

cd src/lib/external
python setup.py build_ext --inplace

## output
nms.c(7997): warning C4244: '=': 'double'에서 'float'(으)로 변환하면서 데이터가 손실될 수 있습니다.
nms.c(8016): warning C4244: '=': 'double'에서 'float'(으)로 변환하면서 데이터가 손실될 수 있습니다.
nms.c(8059): warning C4244: '=': 'double'에서 'float'(으)로 변환하면서 데이터가 손실될 수 있습니다.
nms.c(8192): warning C4244: '함수': 'double'에서 'float'(으)로 변환하면서 데이터가 손실될 수 있습니다.
...
...
   build\temp.win-amd64-3.9\Release\nms.cp39-win_amd64.lib 라이브러리 및 build\temp.win-amd64-3.9\Release\nms.cp39-win_amd64.exp 개체를 생성하고 있습니다.
코드를 생성하고 있습니다.
코드를 생성했습니다.

실행 후, 위와 같이 출력되면 정상적으로 완료된 것. (warning은 무시해도 된다.)

2. Clone and Build DCNv2

여기에서 ‘ausk’님의 이슈와 다르게 진행한다.

먼저, 기존 <CenterNet>의 src/lib/models/networks의 DCNv2 폴더를 삭제한다. <CeterNet>dms PyTorch 0.4.1이라는 아주 구시대 버전의 PyTorch를 쓰고 있고, CenterNet의 레포에는 이것에 맞춘 DCNv2 모델이 들어있다. 그래서 CenterNet 레포의 DCNv2는 PyTorch 1.x대와는 전혀 호환 되지 않는다.

‘ausk’님의 이슈에서는 DCNv2의 original repo를 다운 받으라고 하지만, 이것 역시 본인은 동작하지 않았다. 대신 아래의 DCNv2 레포를 다운 받아서 기존 DCNv2의 폴더에 넣도록 하자!

👉 jinfagang/DCNv2_latest // compatible with PyTorch 1.8+

다운 & unzip 후, 경로로 들어가서 아래의 명령어를 실행한다.

cd src/lib/models/networks/DCNv2
python setup.py build develop

## output
...
...
코드를 생성하고 있습니다.
코드를 생성했습니다.
copying build\lib.win-amd64-3.9\_ext.cp39-win_amd64.pyd ->
Creating c:\users\hsy4462\miniconda3\envs\pytorch_latest\lib\site-packages\DCNv2.egg-link (link to .)
Removing DCNv2 0.1 from easy-install.pth file
Adding DCNv2 0.1 to easy-install.pth file

Installed c:\users\hsy4462\documents\github\centernet-master\src\lib\models\networks\dcnv2
Processing dependencies for DCNv2==0.1
Finished processing dependencies for DCNv2==0.1

위와 같은 출력 결과와 DCNv2/ 폴더에 build/, DCNv2.egg-info/, _ext.cp39-win_amd64.pyd 등이 생성되었다면, 성공이다!

DCNv2/ 폴더에 있는 testcpu.py, testcuda.py를 실행시켜도 온전히 동작하지는 않을 것이다. 그래도 괜찮다. 다음 단계로 넘어가자.

3. Run Demo

이제 <CenterNet>의 demo.py를 실행시켜 잘 동작하는지 확인해보자.

먼저 동작에 필요한 모델을 다운 받는다. CenterNet GitHub의 MODEL ZOO에서 다운 받을 수 있다. ctdet_coco_dla_2x.pth를 다운받아서 models/ 폴더에 넣어주자.

이제 아래의 코드를 실행해보자!

cd src
python demo.py ctdet --demo ../images/17790319373_bd19b24cfc_k.jpg --load_model ../models/ctdet_coco_dla_2x.pth --debug 2

정상적으로 실행되면, 아래의 사진들이 나올 것이다!!

끄-읕!!