mmdetectionの公式ウェブサイト：https：//github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/get_started.md
公式ウェブサイトにはLinuxのインストール手順が記載されています。ubuntu16.04を使用してこのチュートリアルを実行しようとしました。また、インストールは非常にスムーズでした。一般的な手順はWindowsとそれほど変わらないためです。ちなみに、Linuxでのインストール手順はまだ書いていますが、これは多少のチェックです。
conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
conda activate open-mmlab
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2 -c pytorch -y
# install the latest mmcv，这里可能会找不到，那就到这条命令后面哪个网址去找到下载下来再安装
pip install mmcv-full==latest+torch1.6.0+cu102 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/index.html
# install mmdetection
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .
公式サイトにも、現在のWindowsのインストールは実験的で完全にはサポートされていないため、Linuxに比べて少し面倒だとのことです（それほど面倒ではないようですが、ずっとやっています）。
Windowsインストールの全体的な手順：
conda create -n mmd2 python=3.7
conda activate mmd2
#pytorch=1.6 torchvision==0.7.0可以先下载再安装，cudatoolkit=10.2还是就这种安装方式
conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.2
pip install mmcv-full==1.1.5+torch1.6.0+cu102 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/index.html
# install mmdetection
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
#进入到mmdetection2.6版本
cd mmdetection
pip install -r requirements.txt
python setup.py develop
上記の2つの点に注意してください。
pytorchパート
1つは、ネットワークの問題によりpytorchのインストールが中断される可能性があることです。ここで使用した方法は、最初にオフラインインストールパッケージをダウンロードしてからインストールすることです。
ダウンロード方法
については、私の元のブログhttps://blog.csdn.net/yanghao201607030101/article/details/109904368を参照してください。つまり、必要なすべてのインストールパッケージをダウンロードし、この方法でインストールします。
pip install --target=C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages pyXXX.whl
たとえば、pytorch 1.6.0をインストールする場合は、上記のWebサイトにアクセスしてpytorchをダウンロードします。1.6.0、トーチビジョン0.7.0 cdatoolkit = 10.2これら3つはダウンしてから、上記の方法でインストールされます。
次に、cudatoolkit = 10.2が上記のURLに見つからないため、condaモードでインストールしました。condaモードを使用してインストールする場合は、ミラーソースの後に-c pytorchは必要ありません。追加する場合は、ミラーソースは適用されません。また、ミラーソースを使用してもネットワーク速度が原因で中断されたので、ピップダウンロードの待ち時間を設定するのと同じように、ここでコンダダウンロードの待ち時間を設定して辛抱強くしてください。一時的に悪い。
conda config --set remote_read_timeout_secs 100.0
mmcv-フルパーツ
2番目のポイントはmmcv-fullです。次のWebサイトにアクセスして、現在サポートされているWindowsのバージョンを確認する必要があります。
https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/index.html
Windowsをサポートする最高バージョンは1.1.5であるため、最高バージョンのみをインストールしてから、ダウンロードして再インストールする必要があります。
インストールが成功したことを確認します
インストールが成功すると、このmmd2のPython環境で次のコードを正常に実行できます。（ルートディレクトリはmmdetectionです）
from mmdet.apis import init_detector, inference_detector
config_file = 'configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
device = 'cuda:0'
# init a detector
model = init_detector(config_file, device=device)
# inference the demo image
inference_detector(model, 'demo/demo.jpg')
インストールが完了したら、opencvをインストールする必要があります。インストールするこのバージョンを指定しないと、エラーが報告されます。
pip install opencv-python == 4.2.0.34
チップ
最後に、インストールが完了した後、コンダリストにmmdetが表示されませんでしたが、間違いではないと感じたので、公式Webサイトの方法でインストールが成功したかどうかをテストし、正常に実行しました。
成功しない場合は、バージョンの問題である可能性が高いか、pipがパッケージのタイムアウトをダウンロードします。バージョンの問題については、mmdetectionのWebサイトでmmcvでサポートされているバージョンを詳しく調べてから、対応するpytorchバージョンをダウンロードしてください。
pipが要件をインストールする場合、タイムアウトを設定して100を待機し、Doubanソースを追加できます。次に例を示します。
pip --default-timeout=100 install torch=1.7.0 torchvision=0.8.1 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html -i https://pypi.douban.com/simple
インストール環境は、人々の忍耐力のテストです。あきらめないでください。機能しない場合は、Baidu bサイトに2日間アクセスするか、コマンドラインのエラーの説明であるgithubで問題を見つけてください。常に最終的に解決されます。