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[KT클라우드]ArcFace

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최저가 서버호스팅 제공 : 85,000원/월
ArcFace는 CNN 모델이 기존보다 사람 얼굴을 분별력 있게 학습하도록 돕는 loss 함수입니다. ArcFace를 사용하여 학습된 CNN 모델은 통상적인 loss 함수를 사용한 CNN 모델보다 더 높은 정확도로 사람 얼굴을 분류해 냅니다.
[Link] J. Deng et al., ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition, arXiv:1801.07698
Hyperscale AI Computing 서비스를 사용해 ArcFace를 사용하는 ResNet-50 모델을 학습시키고, 또 학습된 모델을 사용해 실제 사람 얼굴을 분류해낼 수 있습니다. 학습/추론을 위한 PyTorch 스크립트와, 실제 모델 학습을 시켜 보기 위한 샘플 데이터(MS1M-ArcFace 데이터셋)를 제공합니다. MS1M-ArcFace 데이터셋과 호환되는 포맷의 데이터가 있다면 이를 사용해 모델을 학습 시킬 수 있습니다.
VM 생성 권장 사양
ArcFace + ResNet50 학습을 위해서는 최소 다음 사양으로 VM을 생성하기를 권장합니다.
  • OS: Ubuntu 18.04
  • CPU: 8 vCore
  • 메인 메모리: 128 GB
  • VM 생성 시 Hyperscale AI Computing 서비스가 제공하는 여러 가지 AI 가속기 모델 중 한 가지를 선택해야 합니다. AI 가속기 모델에 따라 ArcFace + ResNet-50 모델의 학습 시간이 달라집니다. 다음 계산 성능 측정치를 참고하여 AI 가속기 모델을 선택하십시오. 너무 부담 가지실 필요는 없습니다 — VM을 생성한 후에도 언제든지 필요하다면 AI 가속기 모델을 다른 것으로 변경할 수 있습니다.
AI 가속기 모델학습 처리 속도(초당 이미지 학습량)샘플 데이터 1회 학습(1 epoch)시 소요 시간
small.16gb183장8시간 50분
medium.32gb276장5시간 50분
large.48gb422장3시간 49분
large.64gb553장2시간 57분
xlarge.96gb753장2시간 8분
2xlarge.192gb1167장1시간 23분
3xlarge.288gb1244장1시간 17분
4xlarge.384gb1904장50분 56초
위 성능은 테스트 환경에서 측정된 것으로 실 사용 환경에서는 차이가 생길 수 있습니다.
또한 VM의 reference model로는 Vision 카테고리의 ArcFace 모델을 선택하십시오. 마지막으로 "생성하기" 버튼을 클릭하면 VM 생성이 완료됩니다.
모델 코드 및 샘플 데이터 설치
VM에 접속하면 홈 디렉터리 밑에 install.sh 스크립트가 위치하고 있습니다. 이를 실행하여 ArcFace + ResNet-50 모델 코드 및 샘플 데이터를 설치하십시오. 설치에는 수 분 정도가 걸릴 수 있습니다. 설치 중에 VM 접속이 끊어지지 않도록 유의하십시오.
설치가 완료되면 홈 디렉터리 밑에 arcface, dataset/faces_emore 디렉터리가 생성됩니다. arcface 디렉터리에는 Arcface 모델 학습/추론을 위한 PyTorch 스크립트가 들어 있습니다. dataset/faces_emore 디렉터리에는 샘플 데이터로 사용 가능한 MS1M-ArcFace 데이터셋이 저장되어 있습니다.
(pytorch) ubuntu@vm:~$ ls
install.sh  sample
(pytorch) ubuntu@vm:~$ ./install.sh
 
- Installing arcface reference code...
(중략)
Install complete!
 
- Reference code of arcface   : [ OK    ] (Saved at /home/ubuntu/arcface)
- Dataset faces_emore         : [ OK    ] (Saved at /home/ubuntu/dataset/faces_emore)
- Link dataset                : [ OK    ] (Linked dataset at /home/ubuntu/arcface/data)
 
(pytorch) ubuntu@vm:~$ ls
arcface  dataset  downloads  install.sh  sample
(pytorch) ubuntu@vm:~$ ls dataset
faces_emore
(pytorch) ubuntu@vm:~$ ls arcface
arcface.py  data  dataset  inference.py  model  requirements.txt  train.py  utils.py
Hyperscale AI Computing 시스템 환경 확인
VM에는 기본적으로 Python 3.8, PyTorch 1.7.1 및 Hyperscale AI Computing 지원을 위한 플러그인이 설치되어 있습니다. 다음과 같이 실행하여 PyTorch 버전 및 Hyperscale AI Computing 플러그인 버전 정보를 확인할 수 있습니다.
(pytorch) ubuntu@vm:~$ python
Python 3.8.12 (default, Oct 12 2021, 13:49:34)
[GCC 7.5.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.7.1'
>>> torch.version.moreh
'0.8.0'
>>> quit()
(pytorch) ubuntu@vm:~$
또한 터미널에서 moreh-smi 명령을 실행하여 VM에 연결된 AI 가속기 정보를 확인할 수 있습니다.
(pytorch) ubuntu@vm:~$ moreh-smi
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  Moreh-SMI 0.8.0                                               Client Version: 0.8.0  Server Version: 0.8.0  |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
|  Device  |        Name         |            Token           |     Model    |  Memory Usage  |  Total Memory  |
+==============================================================================================================+
|       1  |  KT AI Accelerator  |  ZXhhbXBsZSB0b2tlbiBzdHI=  |  small.16gb  |  -             |  -             |
+--------------------------------------------------------------------------------------------------------------+
 
Processes:
+----------------------------------------------------------+
|  Device  |  Job ID  |  PID  |  Process  |  Memory Usage  |
+==========================================================+
+----------------------------------------------------------+
ArcFace + ResNet-50 학습 시작하기
홈 디렉터리 아래의 arcface 디렉터리로 이동한 다음 train.py 스크립트를 실행하여 ArcFace + ResNet-50 모델 학습을 시작할 수 있습니다.
(pytorch) ubuntu@vm:~$ cd ~/arcface
(pytorch) ubuntu@vm:~/arcface$ python train.py --save-model model.pt -b 128
| INFO     | __main__:parse_args:142 - PARAMETER | mode : train
| INFO     | __main__:parse_args:142 - PARAMETER | load_checkpoint :
			


					
			
						

				
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