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(노션에 다운받을 수있습니다)mm_faster_rcnn_train_kitti.ipynb

여기에 바로 올리고 싶었는데 인프런이 허용을 안해주네요

MMdetection의 이해와 Faster R-CNN 적용 실습 부분입니다.

문제 및 상황인식:

학원 가상환경에서 문제메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다.(목차 3번 사진 참고)

저는 이 문제가 배치 사이즈가 커서 생긴 문제라고 보았습니다. 하지만 아래의 목차 5번과 같이 배치 사이즈를 줄여도 메모리 부족이 뜹니다. 어떻게 하면 해결할 수있을까요?

배치나 기타 하이퍼 파라미터를 조정해도 학원 가상환경의 메모리 자체가 적어서 생기는 문제일까요?

(참고로 구글 코렙에서는 잘 작동했습니다. 다만 GPU 사용량이 초과해서 None으로 학습을 하면 cuda를 못쓴다고 에러가 납니다.)

목차

1. 상황설명

2. 상황설명

3. 문제발생 및 사진

4. 해결시도1, 실패

5. 해결시도2, 실패

1. (상황설명) 저는 AI 국비지원 학원을 다니는 학생입니다. 학원에서 배우는 것만으로는 MMdetecrtion을 다룰 수 없어서 이 강의를 듣게 되었습니다. 이걸 듣고 난 후 MMdetecrtion으로 학원 과제를 수행하고자 했습니다. 그리고 구글 코랩은 공짜로 돌리다가 GPU 제한으로 못쓰고 학습이 안되었습니다.

2. (상황설명) 학원에서 아래와 같은 성능의 전용 가상환경을 제공합니다. 그래서 경로만 조정하고 그대로 똑같이 돌렸습니다.

   

3. (문제발생)그런데 학습을 하는데 아래의 그림과 같이 메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다.

4. (해결시도1, 실패) cfg.data.samples_per_gpu = 4 넣기

아래의 그림과 같이 cfg.data.samples_per_gpu = 4를 넣었지만,

auto_scale_lr = dict(enable=False, base_batch_size=16)는 그대로 16이었습니다. 일단 무시하고 돌려보았지만 여전히 실패했습니다.

5.( 해결시도2, 실패) defaul_runtime.py에 들어가서 batch size를 1로 바꾸기

그결과 auto_scale_lr = dict(enable=False, base_batch_size=1)로 바뀌었습니다.

학원 가상환경에서 문제메모리가 부족하다고 뜨면서 커널이 끊겼습니다.(목차 3번 사진 참고) 어떻게 하면 좋을까요?