NDIVIA DIGITSのインスール

ndivia-dockerまでインストールできたので次は、DIGITSを使って、object detectionを試してみる。

データ類の準備のあと、大体は雑誌等の通りにしたのだが、うまくいかず。

ダメなパターン
$ sudo nvidia-docker run ?name digits -d -p 5000:34448 -v /otherdrive/home/username/odetection:/otherdrive/home/username/odetection nvidia/digits

修正１
-p 5000:34448では、最近の版数のDIGITSでは動かない模様。
-p 5000:5000にしたところ、http://localhost:5000/でアクセスできた

修正２
-v でフォルダーを指定したが、どうも、別ドライブ（別パーティティション）だと、DIGITSの画面からアクセスできなかった。　それで、準備したデータを、driverやnvidia-dockerなどと同じドライブに移し替えたところ、動く様になった。

以下を実施
git clone https://github.com/NVIDIA/DIGITS
cd DIGITS
cd examples
cd object-detection
wget http://dl.caffe.berkeleyvision.org/bvlc_googlenet.caffemodel
sudo cp -pr DIGITS /home/username
cd /home/username/DIGITS
cd examples
cd object-detection
./prepare_kitti_data.py
cp -r kitti-data kitti-tiny-data
cd kitti-tiny-data
seq -f "train/images/%06g.png" 500 7500 | xargs -n1 -I {} rm {}
seq -f "train/labels/%06g.txt" 500 7500 | xargs -n1 -I {} rm {}
seq -f "val/images/%06g.png" 500 7500 | xargs -n1 -I {} rm {}
seq -f "val/labels/%06g.txt" 500 7500 | xargs -n1 -I {} rm {}
sudo mkdir /home/username/odetction
sudo cp -r object-detection /home/username/odetection

$ sudo nvidia-docker run --name digits -d -p 5000:5000 -v /home/username/odetection:/home/username/odetection nvidia/digits

2017/4/18　追記
雑誌（日経Ｌｉｎｕｘ　2017年3月号）に掲載されていたobject detectionの事例において、batch sizeとbatch accumulationの値の組み合わせによっては物体検出がうまくいかなかった。
成功：　(1,1), (2,1) , (1,5)
NG ：　(2,5)
上記表記は、(batch size, batch accumulation)をさしている。