Train VAD

SaigeVAD.VadTrainer

Bases: VadTrainer

VAD 모델을 학습시키기 위한 VadTrainer class입니다. - 참고: main_train_vad.py를 사용하여 python 환경에서 train pipeline을 실행할 수 있습니다. Usage:

from SaigeVAD.engine.saigevad_api import VadTrainer, VadTrainConfigMaker

checkpoint_path = "./sample.saigevad"
password = "saigevad_model" #None일 경우 암호화 X

config = {
    "train_data": {
        "clip_path": "/NFS/database_personal/bts/VAD/voc/221207/vad_training_sample/clips",
        "frame_dir": [
            "test1_00",
            "test1_01",
            "test1_04",
            "test1_06",
        ],
    },
    "config": {
        "cycle_list": [
            "test1_00-00000000",  # {clip name}-{start frame cycle 1}
            "test1_00-00000027",  # {clip name}-{end frame cycle 1}
            "test1_00-00000035",  # {clip name}-{start frame cycle 2}
            "test1_00-00000059",  # {clip name}-{end frame cycle 2}
            "test1_04-00000000",  # {clip name}-{start frame cycle 3}
            "test1_04-00000029",  # {clip name}-{end frame cycle 3}
        ],
        "iteration": 5000,
        "network_model": "shallow",
        "num_workers": 8,
    },
    "metadata": {
        "common_settings": {
            "roi_xyxy": [1149, 557, 1278, 746],  # (left, top, right, bottom)
            "fixed_roi_xyxy": [1200, 557, 1458, 909], # (left, top, right, bottom): default to None
            "fps": 25,
            "mask_mode": None,  # "binary", "semi_binary
            "cycle_length": 29, # int
        },
    },
}

# config 변환
error, train_config_maker = VadTrainConfigMaker.build(config=config)
error, config_dict = train_config_maker.make_train_config()

# Trainer 빌드
error, trainer = VadTrainer.build(config=config_dict)

# 0번 GPU로 이동
error, _= trainer.to_device(0)

# 1000 스텝 학습
for _ in range(1000):
    error, train_result = trainer.train_one_step()

# weight sampling 수행
error, weight_sampling_result = trainer.process_weight_sampling()

# adaptive autoencoder 학습
error, _= trainer.train_adaptive_autoencoder()

# warm up 수행
error, _= trainer.warm_up()

# VAD 최종 체크포인트 저장
error, _= trainer.save_checkpoint(
            checkpoint_path=checkpoint_path,
            password=password,
        )

---

build(config, task='developer') classmethod

학습을 위해 VadTrainer class의 instance를 생성합니다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
config	Dict	학습 config가 담겨 있는 dictionary 입니다. config = { "train_config": Dict, # 학습에 필요한 설정이 담겨있습니다. { "base_config": Dict, # 학습 기본 설정에 대한 정보가 담겨있습니다. "train_dataloader": Dict, # 학습 데이터로더에 대한 정보가 담겨있습니다. "motion_detector_dataloader": Dict, # 모션 디텍터에 대한 정보가 담겨있습니다. }, "reference_images": Dict, # 학습, 검사에 참고하는 이미지들 입니다. { "template_image_tensors": List[torch.Tensor], # 템플릿 매칭에 사용됩니다. "fixed_template_image_tensors": List[torch.Tensor], # camera shift 템플릿 매칭에 사용됩니다. "color_count_map": List[torch.Tensor], # ROI 매칭에 사용됩니다. }, "pretrained_model_path": os.path.join(ROOT_DIR, "../pretrained_weight/vad"), }	required
task	str	str. # 연구팀 디버그용 파라미터 입니다. Defaults to "developer".	'developer'

Returns:

Name	Type	Description
VadTrainer		학습 config가 담겨 있는 dictionary 입니다.

---

to_device(device)

VadTrainer가 train 하는 device를 변경합니다. (gpu only)

Parameters:

Name	Type	Description	Default
device	Union[int, str]	변경하고자 하는 device 입니다.	required

---

train_one_step()

VAD 학습을 1스텝 진행합니다.

Returns:

Name	Type	Description
Dict	Dict	학습과 관련된 정보가 담겨 있는 dictionary 입니다. output = { "step": int, # 현재까지 진행된 총 학습 step입니다. "epoch": int, # 현재까지 진행된 총 학습 epoch. 사용하지 않는 정보입니다. "epoch_step": int, # 현재 epoch에서 몇 번째 step인지를 나타냅니다. "loss/total": float, # 학습에 사용되는 모든 loss를 모두 더한 값입니다. "step_time(sec)": float, # 학습을 1 step 진행하는데 걸린 총 시간입니다. }

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process_weight_sampling()

학습 데이터 전체에 대하여 weight sampling을 진행합니다.

Total train step 별 권장 weight sampling 마일스톤은 아래와 같습니다. - train_step 5000 : [1000, 3000] (default) - train_step 8000 : [1000, 3000, 6000] - train_step 10000 : [1000, 4000, 7000]

Returns:

Type	Description
ndarray	np.ndarray: Weight sampling 관련 정보가 담겨있는 array입니다.

---

train_adaptive_autoencoder()

Adaptive autoencoder 학습과정 전체를 수행합니다.

---

warm_up()

3개의 clip을 이용하여 warm up을 수행합니다. VAD 학습의 가장 마지막 과정입니다.

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save_checkpoint(checkpoint_path, password=None)

현재 VadTrainer의 상태를 dictionary로 저장합니다.

Parameters:

Name	Type	Description	Default
checkpoint_path	str	checkpoint를 저장할 path 입니다.	required
password	str	checkpoint 파일에서 중요한 정보를 암호화 하는데 사용되는 password 입니다. None이면 암호화하지 않습니다. Defaults to None.	None

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