1. 설치

• 가상환경 설치
  • conda create -n mmseg python=3.8
• 가상환경 활성화
  • conda activate mmseg
• 필요한 패키지 설치

1. pip install -U openmim
2. pip install torch
3. mim install mmsegmentation
4. pip install wandb
5. pip install tqdm

• MMSegmentation 가져오기
  • MMSegmentation Github Clone
    • git clone <https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git>
  • level2_cv_semanticsegmentation-cv-03 Github Pull
    • git pull

2. Directory 설정

level2_cv_semanticsegmentation-cv-03
	├── ...
	└── mmsegmentation
			├── configs
			├── ...
			├── mmseg
			├── teamconfigs
			│		└── [test]ExpName
			│				├── checkpoints
			│				├── predictions
			│				├── config.py
			│				├── dataset.py
			│				├── default_runtime.py
			│				├── schedule.py
			│				└── model.py
			├── train.py
			└── test.py

• 이전 MMDetection을 사용할 때와 다른 점
  • teamconfigs 폴더가 configs 폴더 안이 아니라 configs와 같은 레벨에 위치
  • Command 명령어
    • python train.py [test]ExpName

3. Override

• XRay dataset을 사용하기 위해 Override 수행 (※ 오피스아워에서 제공한 파일 사용)
• Override된 파일의 이름은 모두 custom.py로 구성

⚠️ 주의 사항

1. DATASETS를 register하기 위해 mmseg/datasets 폴더 안에 custom.py작성

   

2. mmseg/datasets/init.py에 등록한 XRayDataset추가

   

3. tools/train.py & tools/test.py를 mmseg 폴더와 같은 레벨에 위치하도록 tools 폴더에서 이동

• DATASETS
  • mmseg/datasets/**init**.py
  • mmseg/datasets/custom.py
• TRANSFORMS
  • mmseg/datasets/transforms/**init**.py
  • mmseg/datasets/transforms/custom.py