1. 가상환경 설정
1) python 3.6.0은 설치할 수 없음
-> 가장 가까운 python 3.6.2 설치
| conda create -n cutblur python==3.6.2 pip3 install -r requirements.txt |
2. Training
(1) 데이터 준비
1) 데이터 다운로드
- 논문 저자가 사전에 feature를 추출해 둠
- github에서 제시하는 디렉토리 구조와 동일하게 feature 파일을 위치시킴
(2) bash run.sh 실행
1) RuntimeError: CUDA error: no kernel image is available for execution on the device
- 설치한 있는 torch와 cuda 버전이 맞지 않아 발생하는 에러임
- nvidia-smi를 쳐서 cuda 버전을 확인해야함
- cuda 버전에 맞추어 파이토치를 다시 설치해 줌
| pip uninstall torch pip uninstall torchvision pip install torch==1.10.0+cu113 torchvision==0.11.0+cu113 torchaudio==0.10.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html |
- 실행되는 것 확인
3. 결과
Table1과 결과가 거의 유사함
Table1과 어느정도 차이가 있지만 cuda버전 문제로 torch 버전등을 바꾸어주어 차이가 발생한 것으로 보임
| Method | mAP@IoU (%) | AVG | AVG | ||||||
| 0.1 | 0.2 | 0.3 | 0.4 | 0.5 | 0.6 | 0.7 | (0.1:0.5) | (0.3:0.7) | |
| Table1 | 75.7 | 71.4 | 64.6 | 56.5 | 45.3 | 34.5 | 21.8 | 62.7 | 44.5 |
| 재현 결과 | 75.5 | 70.81 | 64.7 | 56.6 | 45.4 | 34.4 | 20.5 | 62.6 | 44.3 |
4. 참고 문헌
[1] Pilhyeon Lee and Hyeran Byun, "Learning Action Completeness from Points for Weakly-supervised Temporal Action Localization, "IEEE/CVF International Conference on Computer Vision, 2021
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