セマンティックセグメンテーションの評価

URLのコードをもとに解析を行ったところ学習と画像の出力は出来たのですがネットワークの評価の際GPUのメモリ不足のエラーが出ました

https://jp.mathworks.com/help/releases/R2018a/vision/examples/semantic-segmentation-using-deep-learning.html

%学習済みネットワークの評価

pxdsResults = semanticseg(imdsTest,net,'WriteLocation',tempdir,'Verbose',false);

metrics = evaluateSemanticSegmentation(pxdsResults,pxdsTest,'Verbose',false);

metrics.DataSetMetrics

metrics.ClassMetrics

metrics.ConfusionMatrix

normConfMatData = metrics.NormalizedConfusionMatrix.Variables;
figure
h = heatmap(classes,classes,100*normConfMatData);
h.XLabel = 'Predicted Class';
h.YLabel = 'True Class';
h.Title = 'Normalized Confusion Matrix (%)';

%学習オプションの選択

options = trainingOptions('sgdm', ...
    'Momentum',0.9, ...
    'InitialLearnRate',1e-3, ...
    'L2Regularization',0.0005, ...
    'MaxEpochs',100, ...  
    'MiniBatchSize',1, ...             
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'VerboseFrequency',2);


  CUDADevice のプロパティ:

                      Name: 'GeForce GTX 950'
                     Index: 1
         ComputeCapability: '5.2'
            SupportsDouble: 1
             DriverVersion: 10.1000
            ToolkitVersion: 10.1000
        MaxThreadsPerBlock: 1024
          MaxShmemPerBlock: 49152
        MaxThreadBlockSize: [1024 1024 64]
               MaxGridSize: [2.1475e+09 65535 65535]
                 SIMDWidth: 32
               TotalMemory: 2.1475e+09
           AvailableMemory: 1.6633e+09
       MultiprocessorCount: 6
              ClockRateKHz: 1190000
               ComputeMode: 'Default'
      GPUOverlapsTransfers: 1
    KernelExecutionTimeout: 1
          CanMapHostMemory: 1
           DeviceSupported: 1
            DeviceSelected: 1

Answer 1

[Kenta]

こんにちは、ネットワークの評価の際にGPUのメモリ不足のエラーが出たということは

pxdsResults = semanticseg(imdsTest,net,'WriteLocation',tempdir,'Verbose',false);

こちらのコードが実行できなかったということで正しいでしょうか？

関数semanticsegを実行する際のデフォルトのミニバッチサイズは１２８になっているため、そのミニバッチ分のデータがGPUメモリに乗らなかったと考えられます。そのため、

pxdsResults = semanticseg(imdsTest,net,'WriteLocation',tempdir,'Verbose',false,'MiniBatchSize',1);

などとして、ミニバッチサイズを小さくした上で実行すれば問題ないと思うのですがいかがでしょうか。

[Kodai Sato]

無事に動作しました

本当に助かりました

ありがとうございました

[Kenta]

返信いただきありがとうございます。よかったです。

ミニバッチサイズを１にすると、推論の時間が長くなるので、１２８以下の範囲で

もう少し大きくしてもよいかもしれません。とはいえ、値を大きくしてフリーズしても困りますので、難しいですが...