PIDNet test

Data Preparation

cityscapes dataset

HRNet github
README.md의 Data Preparation의 tree 참고

환경 setting

Nvidia Driver와 Cuda Toolkit version 확인

cuda version 변경

cuda version 11.1 설치
아래의 사진은 v10.0이지만 v11.1도 동일하게 진행

Download CUDA Toolkit 11.1 Archive

시스템 환경 변수 편집 들어간 후 고급의 하단부 환경 변수 선택
CUDA_PATH를 원하는 CUDA version으로 변경

시스템 변수에서 Path 변수 편집에 들어간 후 원하는 CUDA version을 위로 이동

nvcc -V 명령어로 CUDA version 확인

cuDNN 변경

Download cuDNN version

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA 경로에서 version 선택(v11.1) 후 cuDNN의 각 폴더 내부의 파일들을 복사해서 CUDA v11.1 폴더에 복사(화살표 방향)

시스템 환경 변수 편집 들어간 후 고급의 하단부 환경 변수에 들어간 후 시스템 변수의 Path에 들어가서 cuDNN 내 bin, include, lib 폴더의 경로를 추가

$ conda create -y -n PIDNet python=3.7
$ conda activate PIDNet
$ conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cudatoolkit=11.1 -c pytorch -c conda-forge
$ pip install opencv-python
$ pip install yacs
$ pip install tqdm

Evaluation

Cityscapes dataset / pidnet_s / PIDNet_S_Cityscapes_val.pt

$ python tools/eval.py --cfg configs/cityscapes/pidnet_small_cityscapes.yaml TEST.MODEL_FILE pretrained_models/cityscapes/PIDNet_S_Cityscapes_val.pt

Cityscapes dataset / pidnet_s / PIDNet_S_Cityscapes_test.pt

$ python tools/eval.py --cfg configs/cityscapes/pidnet_small_cityscapes.yaml TEST.MODEL_FILE pretrained_models/cityscapes/PIDNet_S_Cityscapes_test.pt

Speed Measurement

Measure the inference speed of PIDNet-S for Cityscapes

$ python models/speed/pidnet_speed.py --a 'pidnet-s' --c 19 --r 1024 2048

Custom Inputs

$ python tools/custom.py --a pidnet-s --p ./pretrained_models/cityscapes/PIDNet_S_Cityscapes_test.pt --r ./samples/ --t .png

or

$ cd tools
$ python custom.py --a pidnet-s --p ../pretrained_models/cityscapes/PIDNet_S_Cityscapes_test.pt --r ../samples/ --t .png

Input Image

Prediction

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[References]

INSTALLING PREVIOUS VERSIONS OF PYTORCH
HRNet
PIDNet github
PIDNet paper
PIDNet paperswithcode
Cityscapes Dataset Download