ToDo List

[Yagami360]

• GCP の CPU でも動くようにする
  • caffle2 のコンパイル時（cmake）に DUSE_NATIVE_ARCH=ON にすれば良さそう AVX2 not compiled on Caffe2 binary facebookresearch/Detectron#524 だが、今の dockerfile では caffle がコンパイル済みのベースイメージ caffe2/caffe2:snapshot-py2-cuda8.0-cudnn7-ubuntu16.04を使用しており、cmake できない
  • caffle2 がコンパイルされたいないベースイメージ nvidia/cuda:10.0-cudnn7-devel-ubuntu16.04 から、caffle2 をコンパイルするよういしても、detectron との兼ね合いでうまくインストールできない
  • caffle2 がインストールされたベースイメージ `` は amd64 で作成されており、GCP の CPU では E2, N2D でしか動かない。しかし、E2, N2D では GPU を割り当てることはできない
  • CPUではなく GPU の種類が原因であった。T4 では動かないが、K80 では動く
• 入力データディレクトリを densepose_wrapper/DensePose/infer_data/sample_n5 -> densepose_wrapper/sample_n5 に変更しても動くようにする
• 後処理で UV 等高線も出力できるようにする。
• COCO での出力対応
• keypoints の有効化
• flask + docker での API 化