ria-com / nomeroff-net

Nomeroff Net. Automatic numberplate recognition system.
GNU General Public License v3.0
457 stars 159 forks source link

ImportError: cannot import name 'imgproc' from 'craft_mlt' #197

Closed GunGraveGH closed 2 years ago

GunGraveGH commented 2 years ago

Здравствуйте, пробую запустить демки из папки Examples.

Возникает ошибка - ImportError: cannot import name 'imgproc' from 'craft_mlt' (unknown location)

image

Мои шаги установки

1) клонировал репозиторий git clone https://github.com/ria-com/nomeroff-net.git

2) pip3 install -r requirements.txt

3) Загрузил модели и положил в папку nomeroff-net\data\models

4) установил torch с поддержкой cuda pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

пробовал разные версии torch (без cuda, cuda 10.1, 10.2)

ОС - Windows 10 Установлена одна версия Python - 3.9.1 CUDA 10.1 Nvidia GTX 1050ti

alexeysi commented 2 years ago

А в папке /data/repos/NpPointCraft есть craft_mlt?

GunGraveGH commented 2 years ago

Есть data\repos\NpPointsCraft\craft_mlt\CRAFT-pytorch.git

alexeysi commented 2 years ago

нормально mcm.py его значит клонировал при запуске но пути не видны и не прописались... тут дело похоже в том что на windows никто особо не тестировал... мне кажется тут все в linux'e) Запустите python3 test.py в папке craft_mlt должно выдать - "torch.Size([1, 384, 384, 2])"

alexeysi commented 2 years ago

по куде ставьте 11.3. Я работаю с branch v2.5 и он на cuda 10.1 точно не работает

pip3 install torch==1.10.1+cu113 torchvision==0.11.2+cu113 torchaudio===0.10.1+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html

alexeysi commented 2 years ago

Ну и yolov5 можете отдельно проверить что работает запустив папке yolov5 python3 detect.py Результаты будут в runs/detect/exp

GunGraveGH commented 2 years ago

вывод с python test.py ->

Loading weights from checkpoint (weights/craft_mlt_25k.pth) Traceback (most recent call last): File "D:\Worksheet\nomeroff-net\data\repos\NpPointsCraft\craft_mlt\CRAFT-pytorch.git\test.py", line 128, in net.load_state_dict(copyStateDict(torch.load(args.trained_model))) File "C:\Users\Mike\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 579, in load with _open_file_like(f, 'rb') as opened_file: File "C:\Users\Mike\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 230, in _open_file_like return _open_file(name_or_buffer, mode) File "C:\Users\Mike\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\torch\serialization.py", line 211, in init super(_open_file, self).init(open(name, mode)) FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'weights/craft_mlt_25k.pth'

скачал веса, положил в папку weights, после этого выполнился успешно

ошибка ImportError: cannot import name 'imgproc' from 'craft_mlt' осталась

далее разобрался:

у меня структура папок была следущая data\repos\NpPointsCraft\craft_mlt\CRAFT-pytorch.git\

если перенести все из папки CRAFT-pytorch в корень craft_mlt ошибка пропадает

все работает

Спасибо за помощь!

P.S с линуксом не особо дружу) в организации где работаю нужно было на парковку распознавание номеров сделать я виндовое приложение написал на версии Nomeroff-net 2.3 В C# через pythonnet модули подгружаю

крутится уже месяца 4, полет нормальный на gtx 1050ti ~16 fps на детектировании номера и ~3-5 fps на распознавание разрешение камеры 2560x1440 (на распознавание ~40% сцены уходит) CUDA 10.1

Сейчас новую версию опробую)

alexeysi commented 2 years ago

Использую аналогично, рекомедую переключится с мастера на branch v2.5 и запустить web rest сервер.

Странно это все, веса должны были сами скачиваться нормально.

alexeysi commented 2 years ago

ISSUE #195 https://docs.google.com/spreadsheets/d/1Rc25oZPKnxnLXhPtC2e_mACbL-nUKeTqidl4sFN34R8/

По скорости работы есть большая зависимость не только от gpu, но и от CPU. Результаты на 5950x и epyc на 3.5ггц существенно разнятся на одинаковой карте.

GunGraveGH commented 2 years ago

клонировал branch v2.5 работает без всяких манипуляций get-started-demo без ошибок на CUDA 10.1