MMdetection安装使用（1）

1，环境（自己）

ubuntu18.04

cuda10.1 cudnn10.1-v7.6.5

opencv4.3.0

python3.8.6

annaconda 4.9.2

2.创建conda环境

conda create -n open-mmlab-py37 python=3.7 -y
conda activate open-mmlab-py37

3.安装pytorch和torchvision

# CUDA 10.1
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

4.有cuda选择full安装

pip install mmcv-full==1.2.4 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html

5.进入下载好的mmdetection文件中，安装build环境和安装mmdetection

pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"

6.验证

在mmdetection文件下新建一个python文件，内容如下：

import os
import cv2
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector,show_result_pyplotconfig_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
# download the checkpoint from model zoo and put it in `checkpoints/`
# url: http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth
checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'
device = 'cuda:0'
# init a detector
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device=device)
# inference the demo image
img='demo/demo.jpg'
result=inference_detector(model, img)
show_result_pyplot(model,img,result)

mmdetection文件下新建一个checkpoints文件夹，并且将下载好的模型权重faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth，放到checkpoints下

下载权重链接：

url: http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth

执行python文件即可。

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