자율주행 인공지능 챌린지 10.02(2일차)

[김찬우]

데이터셋을 변환시키고 train학습이 정상적으로 돌려진 다음 test이미지를 생성하는 것을 목표로 함.

데이터 변환은 base_line에서 제공해주는 

Data_Preparation.py모듈을 사용.

경로를 처음에는 파이썬으로 '/'을 주고 입력해주고 실행하였으나

위와 같은 경로를 찾지 못하는 오류가 발생하여 경로를 '\\'로 주고 진행함.

이후에 생긴 오류는

다음과 같은 오류인데 '/'를 기준으로 고유 ID를 지정하고 새롭게 데이터를 만드는 과정에서 파라미터 값이 잘못되었다고 이야기하여 코드를 찾아가 보니

다음과 같은 코드가 반겨주어 해당 코드가 리눅스 환경에서 진행됬다는 것을 생각하여 Windows환경으로 코드를 수정해주기로 함

https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

Previous PyTorch Versions

convert과정이 완성된 데이터셋.

classID, Location, action, Polygon의 순서대로 지정되고 클래스는 0과 1만 존재하는 것을 확인함.

미미지의 IoU값과 polygon의 정확도 출력.

전체적인 형태.

원본 train을 압축하여 보관하고 train과 val를 나눔.

아래 코드는 png이미지에 대해서만 진행된 것임. (모든 데이터셋이 png 형식)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

import os import shutil import random   images_train_dir = 'D:\\auto_drive\\dataset\\complex_detection\\Compete_COCO\\images\\train' labels_train_dir = 'D:\\auto_drive\\dataset\\complex_detection\\Compete_COCO\\labels\\train' val_images_dir = 'D:\\auto_drive\\dataset\\complex_detection\\Compete_COCO\\images\\val' val_labels_dir = 'D:\\auto_drive\\dataset\\complex_detection\\Compete_COCO\\labels\\val'   os.makedirs(val_images_dir, exist_ok=True) os.makedirs(val_labels_dir, exist_ok=True)   image_files = os.listdir(images_train_dir)   random.shuffle(image_files)   split_ratio = 0.8 split_index = int(len(image_files) * split_ratio)   train_images = image_files[:split_index] val_images = image_files[split_index:]   for val_image in val_images:     shutil.move(os.path.join(images_train_dir, val_image), os.path.join(val_images_dir, val_image))          label_file = val_image.replace('.png', '.txt')      shutil.move(os.path.join(labels_train_dir, label_file), os.path.join(val_labels_dir, label_file))   print(f"훈련 데이터: {len(train_images)}개, 검증 데이터: {len(val_images)}개로 분리.")   Colored by Color Scripter

cs

변형된 데이터셋을 가지고 기존 모델과 backbone등을 가지고 run_train함수를 진행해보려 했으나

다음과 같은 에러 발행.

위와 같은 문제는 Seg.inference_Icon.py에서도 동일하게 발생

위 에러는 파이썬 인터프리터 내에 여러개의 "libiomp5.dll"파일이 있을 때에 생성한다고 함.

1 2

import os os.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK']='True'

cs

'conda install nomkl'

pip install -U numpy==1.16.5로 넘파이 버전을 낮추는 등의 작업도 수행해봤지만 에러는 여전함.

직접 dll파일을 제거하는 등의 작업이 있어 Anaconda3 환경 폴더에 들어가서 검색해 보았지만

파일히 하나만 있는 것을 확인.

.

여러가지 확인해보던 중 파이토치 버전과 파이썬 버전에 대해서 문제가 있는 것 같다고 판단하고 새로 만들기로 함.

파이토치를 2.4.0버전을 설치했으나 현재 설치했던 파이썬 버전은 3.10이었어서 새로운 가상 환경을 생성하고 테스트(2.4.1버전에 대해서 python >=3.8도 되는게 아닌가 싶지만...)

위 커맨드로 환경 설치후 다시 한번 run_train.py 실행

다음과 같은 에러 메시지 

살펴보니 경로를 정해주는 코드에 있어서 그 역할을 마지막 줄의

C:\Users\airlab\AppData\Roaming\Ultralytics\settings.yaml 가 해주는데

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19

settings_version: 0.0.4 #datasets_dir: D:\baseline\datasets datasets_dir: D:\auto_drive\dataset\complex_detection\Compete_COCO weights_dir: D:\baseline\ultralytics\weights runs_dir: D:\baseline\ultralytics\runs uuid: af0af16d395169de2f41e0b2807bf95b74b4a25e15fc50a099b44944ccbbdb5f sync: true api_key: '' openai_api_key: '' clearml: true comet: true dvc: true hub: true mlflow: true neptune: true raytune: true tensorboard: true wandb: true   Colored by Color Scripter

cs

해당 코드에서 dataset_dir가 D:\baseline\datasets로 설정되어 있어 실질적으로 다른 장소에 저장되어있는 데이터셋 위치를 찾지 못하던 것.

따라서 데이터셋 경로를 수정해줌으로서 해결.

위 문제가 해결되면 모델의 구조를 인식하고

이후에 학습 데이터에 대해서 Scanning작업 등을 수행하는 것으로 보임.