Detectron2安装教程

创建虚拟环境

conda create -n detectron2 python=3.8 -y

激活环境
```
source activate detectron2
```

安装Pytorch1.9.0

根据CUDA版本选择对应的命令安装

# CUDA 11.1
pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html/whl/torch_stable.html
# CUDA 10.2
pip install torch==1.9.0+cu102 torchvision==0.10.0+cu102 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
# CPU only
pip install torch==1.9.0+cpu torchvision==0.10.0+cpu torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安装Opencv
```
pip install opencv-python
```
安装pycocotools
```
pip install pycocotools
```

克隆仓库

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git

安装detectron2
根据自己安装的Pytorch、CUDA版本，选择对应的 detectron2 版本安装

# CUDA 11.1
python -m pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu111/torch1.9/index.html# CUDA 10.2
python -m pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu102/torch1.9/index.html# CPU
python -m pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cpu/torch1.9/index.html

安装完成之后，到这里环境就配置好了，下载一张图片放到 detectron2 文件夹中，用于 检验环境是否安装成功

运行demo

# 打开终端，确人是否在 detectron2 的文件夹路径下
python demo/demo.py --config-file configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml --input 1.jpg --output ./result.jpg --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl

注意：如果使用CPU运行，在最后面加上 MODEL.DEVICE cpu 即可

还有图片的路径，也要调整好

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