dev

[2024-03-08 14:13:22] INFO - super_gradients.training.utils.sg_trainer_utils - TRAINING PARAMETERS: - Mode: Single GPU - Number of GPUs: 1 (1 available on the machine) - Full dataset size: 2500 (len(train_set)) - Batch size per GPU: 64 (batch_size) - Batch Accumulate: 1 (batch_accumulate) - Total batch size: 64 (num_gpus * batch_size) - Effective Batch size: 64 (num_gpus * batch_size * batch_acc..

참고 https://github.com/Andrewhsin/YOLO-NAS-pytorch 위 링크에서 train.py와 inference.py 파일을 가져왔다. 데이터셋 준비 COCO 혹은 YOLO 데이터 포맷으로 된 커스텀 데이터셋을 아래와 같이 준비한다. ├── Dataset │ ├── train │ │ ├── images │ │ │ ├── 1.jpg │ │ │ ├── 2.jpg | | | ├── .... │ │ ├── labels │ │ │ ├── 1.txt │ │ │ ├── 2.txt | | | ├── .... │ ├── val │ │ ├── images │ │ │ ├── 1.jpg │ │ │ ├── 2.png | | | ├── .... │ │ ├── labels │ │ │ ├── 1.txt │ ..

YOLOv9 https://github.com/WongKinYiu/yolov9 https://arxiv.org/abs/2402.13616 설치 git clone https://github.com/WongKinYiu/yolov9 cd yolov9 pip install -r requirements.txt -q # 모델 다운로드 # https://github.com/WongKinYiu/yolov9/releases 참조 wget https://github.com/WongKinYiu/yolov9/releases/download/v0.1/yolov9-c.pt wget https://github.com/WongKinYiu/yolov9/releases/download/v0.1/yolov9-e.pt wget https:..

https://github.com/Deci-AI/super-gradients GitHub - Deci-AI/super-gradients: Easily train or fine-tune SOTA computer vision models with one open source training library. T Easily train or fine-tune SOTA computer vision models with one open source training library. The home of Yolo-NAS. - Deci-AI/super-gradients github.com 요구사항 파이썬 버전 : 3.7, 3.8, 3.9 PyTorch 버전 : 1.9.0 = 11.2 CuDNN >= 8.1.x Nvidi..

설치 순서 1. NVIDIA 드라이버 설치 2. CUDA 설치 3. cuDNN 설치 1. NVIDIA 드라이버 설치 1) 사전 설치 요소 sudo apt update && upgrade -y sudo apt install build-essential gcc ubuntu-drivers-common dkms vim nvidia-modprobe 2) Nouveau 비활성화 # nouveau 드라이버를 블랙리스트에 추가 sudo bash -c "echo blacklist nouveau > /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf" sudo bash -c "echo options nouveau modeset=0 >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidi..