【计算机视觉】Win10环境下搭建CenterNet

系统硬件环境

windows10

系统软件环境

Anaconda3，python3.6，pytorch1.4+cuda10.1

安装过程

创建虚拟环境

conda create --name CenterNet python=3.6

安装Pytorch+Cuda

conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1

Github拉取CenterNet

git clone https://github.com/xingyizhou/CenterNet

安装所需要的Python库版本

进入到F:GitSpaceCenterNet下

执行：

pip install -r requirements.txt

编译DCNv2

1. 下载DCNv2

   git clone https://github.com/CharlesShang/DCNv2
   

   这里的DCN需要下载另一版本的DCNv2，源代码中的DCNv2不支持pytorch1.0以上。

   下载后，将源文件中的DCNv2删除，将下载的文件放到源文件夹，不需要修改任何东西。

2. 编译

   返回DCNv2的文件夹下编译

   python setup.py build develop
   

编译NMS

进入到

cd CenterNetsrclibexternal

执行以下代码，编译NMS

python setup.py build_ext --inplace

注意：

cl: 命令行 error D8021 :无效的数值参数“/Wno-cpp”

如果出现以上情况：

进入到src/lib/external目录下，修改set.py中的代码,在#L10处修改

#extra_compile_args=["-Wno-cpp", "-Wno-unused-function"]

下载模型

在官网下载模型ctdet_coco_dla_2x.pth

下载好的模型放置在models目录下

运行demo

进入到

cd F:GitSpaceCenterNetsrc

执行

python demo.py ctdet --demo ../path/image/or/path/video --load_model ../models/ctdet_coco_dla_2x.pth --debug 2

发现：urllib.error.HTTPError: HTTP Error 404: Not Found找到pose_dla_dcn.py文件，在309行，将

def dla34(pretrained=False, **kwargs):  # DLA-34
    model = DLA([1, 1, 1, 2, 2, 1],
                [16, 32, 64, 128, 256, 512],
                block=BasicBlock, **kwargs)
#    if pretrained:
#        model.load_pretrained_model(data='imagenet', name='dla34', hash='ba72cf86')
    return model

其中的两行注释掉，即可。

运行网络摄像头

python demo.py ctdet --demo webcam --load_model ../models/ctdet_coco_dla_2x.pth

完结撒花