MMLabが提供するパッケージのロスラッパー

• 最終検証日 2023/09/02

git clone --recursive git.mm_pkg

環境構築

• singularity build

cd mm_ws/env/
singularity build --sandbox --fakeroot --nv sandbox_mm mm_environment.def

• singularity shell

singularity shell --nv -B /run/user/1000,/var/lib/dbus/machine-id sandbox_mm
source /entrypoint.sh

• 確認方法

cd mm_pkg/include/mmaction2/mmaction/utils/
python collect_env.py

• テスト時の実行環境

• mmcvがGPU付きでbuildされていない場合は，以下の手順で再度インストールしてください．

  • （インストールにはかなり時間がかかります．）

  pip uninstall mmcv
  pip install mmcv==1.7.1

• 必要に応じて，以下のコマンドも実行してください．

  pip uninstall mmcv-full
  pip install mmcv-full==1.7.1

mmdeploy

• モデルの量子化を行うパッケージ
  • mmactionは処理が重たいため，onnx形式などに量子化しなければリアルタイム動作は不可能

量子化までの手順

spatial-temporal detection

• 必要なファイルのダウンロード
  • vit-base-p16_videomae-k400-pre_8xb8-16x4x1-20e-adamw_ava-kinetics-rgb.pyを使用

cd your/path/mmaction2
mim download mmaction2 --config vit-base-p16_videomae-k400-pre_8xb8-16x4x1-20e-adamw_ava-kinetics-rgb --dest .

• deploy
  • detectionのdeplpoymentは，mmdeployではなくmmaction2内のdeploymentから実行する必要がある
• 想定されるバグ
  • issue1: cpuとcudaが混在することによるエラー
  • issue2: cpuでdeployしたときに起こるエラー

python3 tools/deployment/export_onnx_stdet.py ./configs/mm_action/detection/video_mae/vit-base-p16_videomae-k400-pre_8xb8-16x4x1-20e-adamw_ava-kinetics-rgb.py ./configs/mm_action/detection/video_mae/vit-base-p16_videomae-k400-pre_8xb8-16x4x1-20e-adamw_ava-kinetics-rgb_20230314-3dafab75.pth --num_frames 16 --output_file videomae.onnx

• 推論

• Tips: GPUを用いたonnxファイルの推論方法

• demo/demo_spatiotemporal_det_onnx.pyの283行目を以下のように変更

  • session = onnxruntime.InferenceSession(args.onnx_file, providers=['TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider'])

python3 demo/demo_spatiotemporal_det_onnx.py demo/demo.mp4 demo/demo_spatiotemporal_det.mp4 --config ./vit-base-p16_videomae-k400-pre_8xb8-16x4x1-20e-adamw_ava-kinetics-rgb.py --onnx-file ./videomae.onnx --det-config demo/demo_configs/faster-rcnn_r50_fpn_2x_coco_infer.py --det-checkpoint http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco_bbox_mAP-0.384_20200504_210434-a5d8aa15.pth --action-score-thr 0.5 --label-map tools/data/ava/label_map.txt --device cuda

• onnx関連でエラーが出た場合
  • サイズがあっていないというエラー
  • （一旦の解決策）demo/demo_spatiotemporal_det_onnx.pyの249行目のあとに以下を追記
    • clip_len = 8
    • ここの = のあとの数字は，エラーにあった index: 2 Got: x Expected: yのyの部分

onnxruntime.capi.onnxruntime_pybind11_state.InvalidArgument: [ONNXRuntimeError] : 2 : INVALID_ARGUMENT : Got invalid dimensions for input: input_tensor for the following indices
 index: 2 Got: 32 Expected: 8
 Please fix either the inputs or the model.

recogntiion

• すべて仮想環境の中で実行すること!!

• 必要なファイルのダウンロード

  • --config以降の部分は，使用したいモデルのconfigファイルの名前を入れる
  • 今回は，slowfast_kinetics400-pretrained-r50_8xb16-4x16x1-20e_ava21-rgb.pyを使用する． [config] 動作しなかった．
  • vit-base-p16_videomae-k400-pre_16x4x1_kinetics-400.pyを使用？

cd your/path/mmdeploy
mim download mmaction2 --config vit-base-p16_videomae-k400-pre_16x4x1_kinetics-400 --dest .

• mim downloadがうまく行かない場合の対処法 issues

• deploy

• 例1: videomae

  • 自分の環境ではdeviceを指定することはできなかった．原因究明中

python3 tools/deploy.py \
configs/mmaction/video-recognition/video-recognition_onnxruntime_static.py \ 
vit-base-p16_videomae-k400-pre_16x4x1_kinetics-400.py \
vit-base-p16_videomae-k400-pre_16x4x1_kinetics-400_20221013-860a3cd3.pth \
tests/data/arm_wrestling.mp4 \
--work-dir mmdeploy_models/mmaction/videomae/ort \
--show \
--dump-info

• 例2: tsn

cd your/path/mmdeploy
python3 tools/deploy.py \
configs/mmaction/video-recognition/video-recognition_onnxruntime_static.py \
tsn_imagenet-pretrained-r50_8xb32-1x1x3-100e_kinetics400-rgb.py \
tsn_imagenet-pretrained-r50_8xb32-1x1x3-100e_kinetics400-rgb_20220906-cd10898e.pth \
tests/data/arm_wrestling.mp4 \
--work-dir mmdeploy_models/mmaction/tsn/ort \
--device cuda:0 \
--show \
--dump-info

• 推論

• not work

python3 demo/demo_spatiotemporal_det_onnx.py demo/demo.mp4 demo/demo_spatiotemporal_det.mp4 --config ../mmdeploy/vit-base-p16_videomae-k400-pre_16x4x1_kinetics-400.py --onnx-file ../mmdeploy/mmdeploy_models/mmaction/videomae/ort/end2end.onnx --det-config demo/demo_configs/faster-rcnn_r50_fpn_2x_coco_infer.py --det-checkpoint http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco_bbox_mAP-0.384_20200504_210434-a5d8aa15.pth --action-score-thr 0.5 --label-map tools/data/ava/label_map.txt 

デバッグ用 (for debug)

webcam test

• データダウンロードのために，初回のみ実行

cd mmlab_ros_wrapper/include/mmaction2/
cd tools/data/ava/
sh fetch_ava_proposals.sh
cd ../../../

• 実行コマンド
  • ファイルを保存したい場合は，以下の引数を追加
  • --out-filename your/favorite/path.mp4

python python demo/webcam_demo_spatiotemporal_det.py --show

ROS test

• support device

  • Xtion Pro live

  roslaunch openni2_launch openni2.launch