mmdetection 安装配置全过程

配置版本

python=3.7
pytorch = 1.2
torchvision = 0.4
cudatoolkit=10.0
mmdetection = 1.1

安装步骤

建议使用加速器安装配置
下载资源:安装配置文件, 提取码: 1fyy
解压 cocoapi，mmcv，mmdetection-1.1.0 三个压缩包
创建环境: conda create -n mmdetection python=3.7, 这个过程大概5分钟
激活环境: conda activate mmdetection
安装cuda: conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch, 这个过程大概10分钟
修改: D:\ProgramData\Anaconda3\envs\mmdetection\Lib\site-packages\torch\utils\cpp_extension.py的第185行为: match = re.search(r'(\d+)\.(\d+)\.(\d+)',compiler_info.decode("utf8","ignore").strip())
D:\ProgramData\Anaconda3\envs\mmdetection\Lib\site-packages\torch\include\c10\util中替换flat_hash_map.h
安装mmcv: cd mmcv-0.4.4，pip install -e .
安装pycocotools: cd cocoapi/PythonAPI，python setup.py build_ext install
安装依赖，进入mmdetection-1.1.0: pip install -r requirements.txt
修改setup.py文件中CUDAExtension中extra_compile_args 相关代码，增加cxx的："-DMS_WIN64","-MD"
开始安装: python setup.py develop，这个过程大概20分钟

安装成功提示

Using d:\programdata\anaconda3\envs\mmdetection\lib\site-packages\cycler-0.10.0-py3.7.egg
Finished processing dependencies for mmdet==1.1.0+unknown

Faster R-CNN 运行测试

先安装 opencv，后进行测试
修改demo.py: config_file = 'configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py'，checkpoint_file = 'checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth'
运行: python demo.py
效果如下
换 mask-rcnn 试试
效果如下

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