Cela fait presque deux ans que j'ai joué à maskrcnn pour la première fois. Je n'ai pas essayé detectron2 après sa mise en ligne. J'ai décidé de l'essayer sur Windows. Adresse
https://github.com/facebookresearch/detectron2
Le fonctionnaire a clairement déclaré qu'il n'y avait aucune considération particulière pour prendre en charge Windows, mais j'ai lu les commentaires dans les numéros, en gros, l'installation n'est toujours pas un gros problème. Je n'ai rencontré que deux problèmes, qui sont énumérés ici pour votre référence.
(1) cloner en local
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2 .git
cd detectron2
(2) Modifier la ligne 483 de cocoeval.cpp
Ceci est principalement dû au fait qu'il n'y a pas de fonction localtime_r sur Windows, cette fonction est threadsafe et la fonction correspondante sur Windows est localtime_s. Si vous ne le modifiez pas, l’erreur est la suivante:
D: \ detectron2 \ detectron2 \ layers \ csrc \ cocoeval \ cocoeval.cpp (483): \ C3861: "localtime_r": Identifiant introuvable
Comment modifier?
Dans D: \ devPytorch \ detectron2 \ detectron2 \ layers \ csrc \ cocoeval / cocoval.cpp, ajoutez (cela devrait être possible sans l'ajouter, mais j'ai ajouté)
#include <time.h>
Cela doit être changé en
localtime_s (& local_time, & rawtime); // changé parmc, à l'origine c'est localtime_r (& rawtime, & local_time)
(3) Modifiez setup.py, installez pycocotools
Parce que pip install pycocotools ne réussira pas et signalera une erreur, similaire à cl: erreur de ligne de commande D8021: paramètre numérique invalide "/ Wno-cpp", nous devons donc installer pycocotools manuellement.
Commentez la ligne suivante,
# "pycocotools> = 2.0.1"
Ensuite, installez pycocotools manuellement
Solution un (celle que j'utilise)
Utilisez pip pour installer dans le terminal CMD:
pip install git + https: //github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
solution deux
https://github.com/philferriere/cocoapi téléchargez le code source et décompressez-le. Ouvrez le terminal CMD en tant qu'administrateur et accédez au répertoire cocoapi \ PythonAPI. Exécutez la commande suivante:
# install pycocotools localement
python setup.py build_ext --inplace
# install pycocotools sur les packages de site Python
python setup.py build_ext install
(4) python setup.py installer développer
Dans le répertoire principal de detectron2, entrez
python setup.py install develop
De nombreux packages seront installés (Facebook peut vraiment vous lancer).
Enfin, l'installation est réussie.
(5) Test
Je l'ai testé avec la démo fournie avec detectron2.
J'ai exécuté au hasard quelques images de segmentation d'instances, cela a pris environ 4s en moyenne en mode CPU,
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000001.jpg: détecté 4 instances en 3,84 s
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000016.jpg: détecté 4 instances en 4,36 s
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000019.jpg: détection de 3 instances en 4,45 s
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000057.jpg: détection de 3 instances en 4,31 s
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000063.jpg: détection de 4 instances en 3,93 s
~ /msCoco2017/test2017\000000000069.jpg: détection de 17 instances en 4.46s
用 Cuda1080 跑 的 ，
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000001.jpg: détection de 4 instances en 1,55 s
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000016.jpg: détection de 4 instances en 0,21 s
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000019.jpg: détection de 3 instances en 0,21 s
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000057.jpg: détection de 3 instances en 0,19 s
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000063.jpg: détection de 4 instances en 0,18 s
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000069.jpg: détection de 17 instances en 0,23 s
~ / msCoco2017 / test2017 \ 000000000080.jpg: détection de 4 instances en 0,18 s
L'augmentation de la vitesse est encore considérable et le GPU est proche de la détection en temps réel.
Référence précédente
https://blog.csdn.net/tanmx219/article/details/100829920 (Ce problème existait auparavant, mais maintenant il a disparu)