Ubuntu16.04+pytorch1.4.0+cuda10.1+cudnn7.6.5配置训练Centernet使用自己的数据集

先按照原作者的方法走（注意bn的问题），参考后面学习这个老哥

到make DCNv2时，需要替换   

直接执行DCNv2会报错：/cuda/CUDAContext.h:5:30: fatal error: cuda_runtime_api.h: No such file or directory

解决：在make.sh前面加上（根据自己的改）

export CUDA_PATH=/usr/local/cuda-10.1
export CXXFLAGS="-std=c++11"
export CFLAGS="-std=c99"

export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export CPATH=/usr/local/cuda-10.1/include${CPATH:+:${CPATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

接着运行./make.sh

报错：unable to execute ':/usr/local/cuda-10.1/bin/nvcc': No such file or directory

解决：多了个冒号，在.bashrc中更改

#export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda-10.1
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.1

好了，可以./make.sh了

接着还按INSTALL.md的走

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数据集准备：

数据集自己用labelimg工具标注，voc的标注格式，需要转为coco格式和计算数据集图像的均值方差

1.新建数据集文件，在/src/lib/datasets/dataset/下拷贝coco.py重命名为mydata.py

2.第13行class的命名改为Mydata

3.第14行num_classes改为自己的类别数量

4.修改 mean 和 std 为之前计算好的数据

5.修改23、24行的数据集路径，以及后面的json文件、类别、id：

6.修改/src/lib/opts.py的第15行 dataset 的default=’mydata‘

7.337行default_dataset_info中作对应修改：

8.修改src/lib/utils/debugger.py:

添加mydata

添加mydata_class_name

9.在src/lib/datasets/dataset_factory中添加自己的数据集

10.开始训练

python main.py ctdet --exp_id coco_dla --batch_size 8 --master_batch 1 --lr 3e-5  --gpus 0
 

11.测试模型

修改 mydata.py

运行：
python test.py --exp_id coco_dla --not_prefetch_test ctdet --load_model ../exp/ctdet/coco_dla/model_best.pth 
 

12.测试图片

python demo.py ctdet --demo ../../../../Desktop/1.png --load_model ../exp/ctdet/coco_dla/model_best.pth