mmdetection安装与环境配置

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最近自己真的安装了太多的计算机视觉环境了（越来越会找bug了，是不是很棒，hh），这次趁热打铁总结一下mmdetection的安装步骤。

一、确定所需安装的版本

涉及到 cuda,python,pytorch,mmcv,gcc：

这里我用的是CUDA=10.2 Python=3.7 pytorch=1.5.0

二、创建虚拟环境

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

三、安装pytorch

去官网上找到对应cuda和python的版本：

我这里是

conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch

四、安装mmcv

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html

注意：这样安装，是安装相应cuda和pyroch版本下最新版的mmcv，{cu_version} 和{torch_version}要对应自己的版本，我的就是：

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu102/torch1.5.0/index.html

也可以指定mmcv版本，不过需要注意之后打算使用的MMDetection版本：

此外mmcv-full的版本也是受限于cuda和pytorch的版本，我这里mmcv最高就1.2.7，不过已经妥妥够用了：

五、下载并安装MMDetection代码和相关包

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git

如果失败了，就去网站上下载吧。

之后安装相关包：

pip install -r requirements

六、测试是否安装成功

1)创建文件夹checkpoints，并把下载的预训练模型放在其中，下载地址http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth.
2）运行demo代码：

python demo/image_demo.py  demo/demo.jpg  configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth

如下图则成功：

github官方.
MMDtection使用说明.