CUDA 환경 구축

• CUDA, cuDNN, 가상환경, ML framework 순으로 설치
• 아래는 tiny-cuda-nn을 설치하기 위해서 vscode, choco, cmake가 포함되어 있음

1. CUDA, cuDNN 설치

GPU	3070 laptop
CUDA	11.5
cuDNN	8.3.3

• cmd에 nvcc -V 실행하면 적절한 CUDA 버전 알려줌
• nvidia-smi 실행하면 드라이버 버전 확인 가능
• GPU-CUDA 호환성
• Cuda 다운로드
• cuDNN 다운로드

2. 가상환경 구축

Python virtual environments 관리

• git bash에서 venv 실행하려면 Scripts/activate 실행 CMD에서 실행하려면 Scripts/activate.bat 실행
• choco로 cmake 설치하면 일부 인식문제 생길 수 있음

3. vscode, choco, cmake 설치

Visual Studio Code에서 CMake 환경 설정하기

4. pytorch, tiny-cuda-nn 설치

• CUDA-cuDNN-python-tensorflow-gpu 호환성
• tensorflow-gpu 패키지가 없을 수 있기 때문에 먼저 확인하는게 나음

• 버전 정리된 블로그 참고하면 좋음

• torch
  PyTorch
  • https://download.pytorch.org/whl/cu115/torch_stable.html에서 whl파일 받은 후 설치(cu다음이 쿠다 버전으로, 변경 가능)

    !pip install torch-1.11.0+cu115-cp39-cp39-win_amd64.whl
    !pip install torchvision-0.12.0+cu115-cp39-cp39-win_amd64.whl
    

  • CUDA 버전이 10 이하면 https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 참조
• tiny-cuda-nn https://github.com/NVlabs/tiny-cuda-nn

Hair segmentation 모델 테스트

github repo가 공개된 논문 + github에서 hair segmentation 키워드로 검색한 레포들 중 실행 가능한 것들만 테스트함

• pytorch-hair-segmentation
  • 사람 머리카락과 비슷하게 머릿결이 표현된 경우 인식되지만, 단색으로 칠해졌을 때는 인식이 아예 안됨
  • 데이터를 넣어줄 때 마스크도 같이 넣어줘야 함
    Anime-face-detector의 예시 사진으로 테스트한 결과
    
• fm.PyTorch
  • 사람 얼굴 넣으면 readme에 나오는 정도로 결과가 나오지만 컨셉아트나 애니메이션 이미지 넣으면 no face detected 뜨면서 아예 인식이 안됨
• Two-stage human hair segmentation in the wild using deep shape prior
  • 깃헙 없음
• Hair Segmentation on Time-of-Flight RGBD Images
  • ToF라는 특수한 데이터 기반으로 진행됨
• Hair-Detection
  • requirements.txt 설치할 때 버전 에러
• https://downloads.hindawi.com/journals/tswj/2014/748634.pdf
  • 사람 머리카락 → caricature용 머리
  • 알고리즘(머신러닝 x)
• hair-segmentation
  • fm.PyTorch와 마찬가지로 face detect 과정 포함
  • face detection 과정 없애고 진행하도록 수정하면 결과가 pytorch-hair-segmentation과 비슷한 수준으로 나옴
    Anime-face-detector의 예시 사진으로 테스트한 결과