项目实训—场景划分(三)

1、环境配置

1.1 要求:

(1)Python 3.6+
(2)PyTorch 1.0 或更高版本
(3)mmcv

1、安装 PyTorch 和 torchvision :

conda install pytorch torchvision -c pytorch

2、安装 python 包:

pip install -r docs/requirements.txt

请添加图片描述

1.2 遇到的问题:

(1)问题1:

ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

原因:缺少共享库
解决:

sudo apt update
sudo apt install libgl1-mesa-glx

可能容器内没有sudo指令,可以:

apt-get update
apt-get install sudo

(2)问题2:

The NVIDIA driver on your system is too old (found version 10010). 
Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx Alternatively, 
go to: https://pytorch.org to install a PyTorch version that has been compiled with your version of the CUDA driver.

原因:项目环境中的 pytorch 版本与系统的 nvidia 显卡驱动版本不匹配。
解决:
1、查看CUDA版本信息以及显卡驱动版本信息:

nvidia-smi

项目实训—场景划分(三)_第1张图片
2、查看项目环境的pytorch版本:

请添加图片描述
顺便查一下 torchvision :

请添加图片描述

(1)CUDA 版本与 NVIDIA Driver 的匹配关系如下:
项目实训—场景划分(三)_第2张图片
我这里的驱动版本和 CUDA 版本是匹配的。

(2)pytorch 版本与 CUDA 的匹配关系参考下面:
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

CUDA 10.1 对应的 pytorch版本:请添加图片描述
发现是 torch 1.11.0 对于cuda 10.0 来说版本过新

3、重新安装一下 torch==1.8.1

pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

2、运行代码

cd pre
#在 YouTube 下载视频
python demodownload.py 
#划分镜头 shot,并保存中间文件
python ShotDetect/shotdetect.py --print_result --save_keyf --save_keyf_txt 
cd ../lgss
# 划分场景 scene
python run.py config/demo.py  

运行结果:

项目实训—场景划分(三)_第3张图片请添加图片描述
进行划分的视频是《长安十二时辰》第九集,总时长为 00:43:01,进行场景切割后,被切分为 39 个场景片段
项目实训—场景划分(三)_第4张图片
项目实训—场景划分(三)_第5张图片

你可能感兴趣的:(项目实训,计算机视觉)