记录使用Docker容器跑通2021CVPR小样本目标检测DCNet

一、拉取镜像

1. 执行docker pull gouchicao/maskrcnn-benchmark拉取镜像，等待下载完毕
2. 执行docker images 可以查看有哪些镜像
3. 执行如下进行实例化容器，其中/media/E_4TB/YL/datasets/voc和/media/E_4TB/YL/FSOD/code/DCNet分别为voc数据目录(该目录下含VOC2007和VOC2012等文件夹)和代码的根目录，-v是目录挂载，-p是将服务器4000端口映射到容器22端口， --shm-size 16G 为允许的内存大小

   docker run --gpus all --shm-size 16G  -v /media/E_4TB/YL/datasets/voc:/workspace/data/pascal_voc -v /media/E_4TB/YL/FSOD/code/DCNet:/workspace/code/Meta-FSOD -it -d -p 4000:22 gouchicao/maskrcnn-benchmark bash
   

   返回如下
   

4. 执行docker exec -it 36c bash，36c为容器id前几位
5. 设置密码，安装vim等

   passwd			# 更改密码
   apt-get update
   apt-get install openssh-server	# 安装ssh
   apt-get install openssh-client	# 安装ssh
   apt-get install vim				# 安装vim
   vim /etc/ssh/sshd_config		# 将PermitRootLogin去掉注释 并将prohibit-password改为yes，如后面图所示
   /etc/init.d/ssh restart	# 重新启动ssh
   systemctl enable ssh 设置自启动
   

   更改sshd_config如下图
   
   现在就可以通过ssh root@192.168.0.202 -p 4000 访问容器了，其中ip改为服务器ip

二、vscode调试

2.1 配置

1. 安装远程控制插件
   

2. 连接
   ctrl+shift+p
   输入remote-ssh，选Add New SSH Host
   

3. 填写远程服务器用户名及ip地址, 如ssh intleo21@192.168.0.202 -p 4000

4. 选择配置保存位置，第一个就可以
   

5. 创建连接
   

6. 新弹出一个界面，选择目标主机系统类型
   

7. 等待远程服务器安装完，打开远程文件夹目录/workspace/code/META-FSOD

8. 安装python插件
   

9. 选择远程环境
   

10. 打开终端
    
    下面弹出如下，并自动激活环境
    

2.2 安装DCN

2.2.1 安装cityscapesScripts

2. cd /
3. git clone https://github.com/mcordts/cityscapesScripts.git
4. cd cityscapesScripts/
5. vi setup.py将这一块改成下图，源代码中没有encoding=“utf-8”
   
6. python setup.py build_ext install

2.2.2 安装DCNet

1. cd /workspace/code/Meta-FSOD
2. 如有，执行 rm -rf build/删除build文件夹
3. 执行 python setup.py build develop 安装
4. 执行ln -s /workspace/data/pascal_voc datasets/voc链接存储
5. 执行bash tools/fewshot_exp/datasets/init_fs_dataset_standard.sh

2.2.3 安装其它依赖

pip install scikit-image

2.3 运行

按照README.md进行跑就行了，但官方的运行方案会存在路径问题
可参考以下

1. cd /workspace/code/Meta-FSOD
2. vi experiments/DRDbash base_train.sh
   更改为如下

#!/bin/bash
# ROOT=../..
# export PYTHONPATH=$ROOT:$PYTHONPATH
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1
export NGPUS=2
SPLIT=(1 2 3)
for split in ${SPLIT[*]}
do
  configfile=experiments/DRD/configs/base/e2e_voc_split${split}_base.yaml
  python -m torch.distributed.launch --nproc_per_node=$NGPUS --master_port 29512 tools/train_net.py --config-file ${configfile} 2>&1 | tee logs/log_${split}_basetrain.txt 
  mv model_final.pth model_voc_split${split}_base.pth
  mv inference/voc_2007_test_split${split}_base/result.txt fs_exp/result_split${split}_base.txt
  rm last_checkpoint
  python tools/fewshot_exp/trans_voc_pretrained.py ${split}
done

4. 执行bash experiments/DRD/base_train.sh训练
5. 如有警告uint8已弃用， 将ctrl+shift+r将torch.uint8全局替换为torch.bool
   正在运行界面
   

其它

将容器生成为镜像，下次直接执行生成的镜像，34c为容器id
docker commit 34e dcnet

源码分析记录

更改了GeneralizedRCNN类，即建立总模型的类

• build_backbone函数调用build_resnet_fpn_backbone函数再调了ResNet类，ResNet更改了forward以及调用的stem_module中调用的StemWithFixedBatchNorm调用的BaseStem更改了

版权声明：本文为CSDN博主「洪城布衣」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/qq_39165617/article/details/121799374