Pytorch-UNet
고화질 이미지의 이미지 시맨틱 Segmentation을 위한 U-Net의 PyTorch 구현체
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- main.yml
- .keep
- .keep
- download_data.bat
- download_data.sh
- __init__.py
- unet_model.py
- unet_parts.py
- __init__.py
- data_loading.py
- dice_score.py
- utils.py
- .gitignore
- Dockerfile
- evaluate.py
- hubconf.py
- LICENSE
- predict.py
- README.md
- requirements.txt
- train.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/milesial/Pytorch-UNet
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd Pytorch-UNet
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- APT (Debian/Ubuntu 계열) Debian/Ubuntu 계열 리눅스에 기본 내장된 패키지 매니저입니다.
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
APT 패키지 저장소에서 바로 설치합니다 (Debian/Ubuntu 계열).
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Docker
쉬움사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
curl https://get.docker.com | sh && sudo systemctl --now enable docker
공식 설치 스크립트를 다운로드해서 바로 실행합니다. 이 한 줄로 필요한 게 자동으로 설치됩니다.
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
sudo systemctl restart docker
이 명령어를 터미널에 그대로 입력해 실행하세요.
sudo docker run --rm --shm-size=8g --ulimit memlock=-1 --gpus all -it milesial/unet
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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