mmdetection环境搭建

 

最近从语义分割转做实例分割，需要用到mmdetection，作为从来没有用过检测工具箱的我，趟了各种坑之后特写此博客供后来者参考（这篇文章算是集众家之所长吧）。

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系统环境：

ubuntu16.04

cuda：10.0（此处一定注意检查自己的环境，关乎到后面cudatoolkit版本的安装问题）

1.安装anaconda3，这一步不讲，很简单，去官网下载文件运行安装就好了。

2.创建open-mmlab的虚拟环境并激活；

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

3.为了避免conda下载包速度慢，先添加官方及第三方清华镜像源（这个地方注意一下，是http，http，http，不是别的博客说的https，写https能报HTTP ERROR报到你崩溃，趟了无数遍坑之后血和泪的教训）；

​conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

 4.接下来开始搭建环境；

先安装numpy1.16.0，因为此时不安装后面会自动安装numpy1.18.2，numpy的版本会直接关乎到最后模型测试时能否正常计算map指标。

conda install numpy==1.16.0

安装pytorch

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0

 注意此处的cudatoolkit=10.0是对应你的cuda版本的，如果你的cuda版本是9.0/9.2/10.1，那么相应改为cudatoolkit=9.0/9.2/10.1，不知道自己的cuda版本？去/usr/local/下去看。

安装cython

conda install cython

安装mmcv

git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
cd mmcv
pip install .（是的你没看错，这里就是有个 . ）

安装mmdetection

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
python setup.py develop

 安装pycocotools

conda config --add channels conda-forge
conda install pycocotools

至此，mmdetection环境安装完成。