【深層学習】DETR #実装編 #02

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Index

DETR

• DETR #アルゴリズム編
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前置き

実装編 #01 では、Google Colab で物体検出と入力画像の注目箇所を出力した.

• 実装編 #01
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タスク

#02 では、API 化を行う.

環境構築

API フレームワーク

公式のソースコードでは、PyTorch が利用されていたので、Torch Serve を使ってみる.

• Facebook 公式のソースコード
  • github.com

Docker での環境構築

Docker 環境での構築を考える.

Torch Serve は、Docker Hub で公式の Docker Image を公開しているので、そちらを利用する.

• hub.docker.com
  • torchserve 公式の Docker Hub
    
    

docker pull pytorch/torchserve:0.6.0-cpu

DETR の install

DETR は torchhub での利用が可能なため、Torch Serve の Docker Image 内で Pytorch が利用できれば、問題ない.

しかし、いくつか必要なライブラリがあるので、pip で install する.

scipy

• 作成した Docker Image
  • hub.docker.com

実行

• Torchserve Document
  • pytorch.org

handler の作成

mar file の作成

torch-model-archiver \
--model-name detr \
--version 1.0 \
--handler ./DETR_detection_handler.py

モデルの登録

mv detr.mar /home/model-server/model-store/
cd /home/model-server/

torchserve \
--start \
--model-store model-store \
--models my_tc=detr.mar \
--ncs