[Docker] Tsinghua-Tencent 100K Base Docker Container(GPU)

[업데이트 2019.07.02 11:40]

 

기존에 특정 리눅스 버전과 Nvidia 그래픽카드 드라이버 버전 및 CUDA와 같은 라이브러리의 버전을 설치 및 셋팅을 해야 Caffe를 통해 TT100K 벤치마크에 대해 빌드 및 테스트가 가능했었습니다. 초기에 환경 셋팅을 하는 것 때문에 여러번 리눅스를 다시 설치했던 경험이 있는데요. 이러한 모든 것을 O/S 레벨에서 가상화 및 배포, 관리를 용이하게 만드는 Docker를 사용하여 한번만 잘 만들어 놓으면 Docker Engine이 있는 어떤 환경에서든지 쉽게 사용이 가능하게 됩니다.

 

TT100K 벤치마크 사용을 쉽게 할 수 있도록 Docker Container를 만들어보았습니다. 아래 GitHub에서 알 수 있듯이 Docker 이미지는 다음과 같이 구성되어 있습니다. 해당 Docker 이미지를 실행하면 Caffe를 통해 TT100K를 학습 및 테스트 할 수 있는 환경을 바로 사용할 수 있습니다. Nvidia Geforce GTX 1080 Ti에서 테스트를 완료하였습니다.

 

- Ubuntu 16.04 
- CUDA 8.0 
- cuDNN 6.0 
- Python 2.7.12 
- Caffe of TT100K

 

https://github.com/asyncbridge/object-detector-tt100k-base-gpu

asyncbridge/object-detector-tt100k-base-gpu

자세한 내용은 위의 링크를 참고 하시기 바랍니다.

 

* 참고

- https://github.com/asyncbridge/object-detector-tt100k-base-gpu

- https://github.com/asyncbridge/tsinghua-tencent-100k