mask-rnn 질문있습니다!

안녕하십니까, 

강의가 도움이 많이 되었다고 하시니 저도 기쁘군요. 

1.custom dataset을 labelme 툴을 사용해서 labelme2coco->coco format으로 변환시켜 사용하려 하는데, ballon_coco 데이터셋 양식이랑 순서가 조금 다르게 나오게 되었습니다. coco파일을 읽었을 때는 문제 없는 것 같은데, 학습을 예제와 동일 코드로 class명만 바꾸게 되면 학습이 진행될까요?

=> coco를 읽었을 때 별 문제가 없으면 학습이 잘 될 것 같습니다. 문제가 발생하면 그때 말씀 부탁드립니다.  

2. 1) balloon data 예제의  pth 파일을 가지고 pycharm에서 실행시켜 segmentation을 진행하려 하는데, cv2.dnn.readnet pb, pbtxt파일처럼 수행하려고 했을  때, pth 파일만 가지고 readnet을 수행할 수 있나요?

 => ballon data로 학습한 모델 파일을 opencv dnn의 readnet()으로 읽기를 원하시는 건지요? 

그건 안될 겁니다. readnet()에 pytorch 모델을 읽는다고 되어 있지만, 실제로는 거의 어렵습니다. 

3. 2)를 가지고 dnn.readnet 파일이 읽어지지 않아, 직접 pycharm에  mm detection(mmcv-full)을 설치해 import mmcv 및 파일을 다가져오는 것까지 완료했습니다. mm detection을 사용하려고 했을 때, from mmcv import Config  의 import 부분에서 cannot import name 'Config' from 'mmcv'오류가 뜨게 되는데, colab 이외의 환경에서 mm detection을 사용할 수는 없는 것인가요? 그렇게되면 어떻게 custom data를 학습하여  개인 project에 적용시킬 수 있는지 알고싶습니다.

=> Linux기반의 GPU를 가지고 계신다면 개인 PC에서 mmdetection으로 개인 project를 적용하실 수 있습니다. 

제 생각에 mmcv가 잘 설치가 안되어서 오류가 발생하는 것 같습니다.  가지고 계시는 PC의 CUDA버전과 PYTORCH 버전을 잘 맞춰야 합니다.  

아래는 CUDA 11.1에서 pytorch 1.10을 기반으로 mmcv-full을 설치하는 command입니다. 개인 PC 설정에 맞게 설치해보시고 다시 수행해 보시면 어떨까 싶습니다. 

labelme2coco를 사용한 dataset 일부분 및 import 오류입니다!