CenterNet模型推理部分解析
CenterNet官方代码环境部署
CenterNet作为2019年CVPR推出的论文，论文中给出了官方代码所在的github仓库地址。https://github.com/xingyizhou/CenterNet。
整个代码的代码量并不是特别大，但整个项目的难点在于使用了老版本的pytorch<1.0与一些依赖的资源库从而导致了整个项目在启动和加载时或产生很多的错误。
GPU版本安装问题
在官方代码的Readme文件夹的下面给出了安装步骤的文件。首先文件中说明了当时使用的时python3.6版本。（不建议使用python3.6版本）
自己使用的conda激活虚拟环境后使用的是3.8版本。
对出错的部分没有进行截图，因此只是简单的进行一定的陈述。
- 错误一：使用pip来安装CUDA的pytorch版本，我在安装的时候发现，如果使用pip来安装torch会安装的是torch+cu这种版本。而使用conda安装的话会安装一些CUDA相关的依赖
而在安装dcnv2的过程中需要CUDA相关库的支持。所以pytorch要使用conda来进行安装。 （最好之间安装Gpu的版本）
gpu.c相关文件也需要编译而且容易报错。
- DCNV2文件对torch版本的不支持，（自己当时使用git切换conda的虚拟环境安装.make.sh文件时候报错）需要使用最新的DCNV2库，卸载之后重新安装替代。
- 踩坑的地方在启动setup.py文件之后，可能会产生两个错误，第一个是因为缺少c++的编译环境，缺少支持库的错误。第二个是说c++库的版本过高不支持
网上查的原因是因为CUDA更新比较慢，而vistual Studio的更新过快。我自己将2022的版本降为2019年的启动成功。
- 一定要下载nvcc完全对应的版本，我自己的是12.1但当时安装习惯安装的是11.8nvcc会报错
总结：我个人使用的是pytorch2.3.0的版本来进行安装的，如果安装过程中出现错误，可以联系博主简单交流。
模型推理部分代码
检测部分的启动参数示例
ctdet
–demo
…/images/17790319373_bd19b24cfc_k.jpg
–load_model
…/models/ctdet_coco_dla_2x.pth
启动部分会产生一个模型下载失败的错误，将模型自己手动的下载到C盘的cache->torch…文件下面即可以启动模型成功。
自己断点调试，报错的一部分主要是网络错误，作用是加载预训练的一部分权重数据。
和Yolo一样也是可以检测视频文件的。
断点调试分析
未完明天或后天待续