PaddleSeg Running guide

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

GitHub - PaddlePaddle/PaddleSeg: Easy-to-use image segmentation library with awesome pre-trained model zoo, supporting wide-rang

COCO 데이터셋을 만들어보려다가 PaddleSeg를 알아냈다.

 

위 깃허브 사이트를 기반으로 작동을 시켜보자. 

 

일단 개념부터 잡고 가자

 

Introduction

 패들세그는 end-to-end 고효율 개발 툴깃으로 PaddlePaddle 기반의 이미지 세그멘테이션 툴킷이다. 이 툴은 개발자와 연구자가 모델 세그멘테이션, 모델 트레이닝, 퍼포먼스 최적화, 모델 최적화를 편하게 할 수 있도록 돕는다. 

 

Tutorial

 

인스톨 하기 (win10  환경)

 1.   anaconda 환경 만들기 

conda create -n PaddleSeg-Env python=3.7

 2. PaddlePaddle 설치

  https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/en/install/index_en.html

Installation Guide-Document-PaddlePaddle Deep Learning Platform

 Conda-Window 환경에 설치 법이 있다.

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/en/install/conda/windows-conda_en.html

Installation on Windows via Conda-Document-PaddlePaddle Deep Learning Platform

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --set show_channel_urls yes

conda install paddlepaddle-gpu==2.4.2 cudatoolkit=11.6 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge

   이거 할때는 cuda toolkit 버전을 확인해봐야 한다. 

다행히 잘 설치 되었다.

 

3. PaddleSeg 설치하기

git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

cd PaddleSeg
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .

4. 돌려보기

sh tests/install/check_predict.sh

 

세그멘테이션이 잘 되어 나오는 것 같다.