iOD及Detectron2搭建过程问题记录

论文

Incremental Object Detection via Meta-Learning (TPAMI 2021)
基于元学习的增量目标检测

paper: https://arxiv.org/abs/2003.08798
code: https://github.com/JosephKJ/iOD

• 基于Faster R-CNN构建了增量目标检测器
• 框架：Detectron2
  

代码

一、搭建过程

conda create -n iod python=3.7 -y
conda activate iod
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
pip install opencv-python
pip install fvcore
pip install cython; pip install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'

安装pytorch要根据cuda版本选择适合的https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

这一步不知道需要不，但是我做了

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
python -m pip install -e detectron2

下载iod，并编译

git clone https://github.com/JosephKJ/iOD.git
cd iOD
pip install -v -e .

二、遇到问题

1.error: ‘AT_CHECK’ was not declared in this scope

报错RuntimeError: Error compiling objects for extension，往前查看错误原因，好多文件出现error: ‘AT_CHECK’ was not declared in this scope

错误原因：AT_CHECK is deprecated in torch 1.5
高版本的pytorch不再使用AT_CHECK，而是使用 TORCH_CHECK。
解决方法：找到报错的文件，将里面的‘AT_CHECK’全部替换为‘TORCH_CHECK’。

参考：https://blog.csdn.net/qq_21388689/article/details/117129404

2.linux怎么启动.sh文件,Linux下面如何运行.sh文件

参考： https://blog.csdn.net/weixin_32149339/article/details/116583758

3.AssertionError: Checkpoint detectron2://ImageNetPretrained/MSRA/R-50.pkl not found!

下载R-50.pkl到文件夹 ，将iOD/detectron2/engine/defaults.py中312行加载路径改为自己下载pkl文件的路径

https://github.com/Majiker/BalancedMetaSoftmax-InstanceSeg/issues/3

还有一种说法是 force版本问题，重新运行一下

pip install fvcore==0.1.1.dev200512

更多解决可参考：

https://github.com/Majiker/BalancedMetaSoftmax-InstanceSeg/issues/3

4.RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.53 GiB

nvidia-smi，会显示GPU的使用情况，以及占用GPU的应用程序
输入taskkill -PID 进程号 -F 结束占用的进程，比如 taskkill -PID 7392 -F
再次输入 nvidia-smi 查看GPU使用情况，会发现GPU被占用的空间大大降低，这样我们就可以愉快地使用GPU运行程序了

我的解决问题：
之前输入–num-gpus 1 用一个gpu
服务区中有8个gpu没有使用，

5.RuntimeError: Address already in use

端口被占用

参考 多GPU训练出现RUNTIMEERROR: ADDRESS ALREADY IN USE解决 https://www.freesion.com/article/77681373376/

CUDA_VISIBLE_DEVICES='0,1,2,3' python tools/train_net.py --dist-url tcp://127.0.0.1:50001   --num-gpus 4 --config-file ./configs/PascalVOC-Detection/iOD/base_19.yaml SOLVER.IMS_PER_BATCH 8 SOLVER.BASE_LR 0.005

重点： --dist-url tcp://127.0.0.1:50001 应该放在num-gpus 前面，放在最后面一直不成功，还是报原来的错误，放在前面就可以了

或者关掉占用端口号

释放端口，需要完成三步操作:

• 找到系统当前所有的端口 netstat -tln
• 找到对应端口在系统中的进程 ID(PID) lsof -i :端口号
• 使用 kill -9 [PID]命令结束进程 kill -9 [PID]

参考 Linux 释放占用端口 https://cloud.tencent.com/developer/article/1340493

三、pycharm连接远程服务器

选择对应的虚拟环境和对应的文件路径