PyTorchCV安装与配置指南

PyTorchCV安装与配置指南

1. 项目基础介绍

PyTorchCV 是一个基于 PyTorch 的计算机视觉深度学习框架，它提供了一系列的预训练模型和工具，用于图像分类、语义分割、目标检测、姿态估计等任务。该项目的目标是使研究人员和开发者能够轻松地搭建和训练自己的深度学习模型。

主要编程语言：Python

2. 关键技术和框架

• PyTorch：一个流行的开源机器学习库，用于应用如计算机视觉和自然语言处理中的深度学习。
• 深度学习模型：包括但不限于 VGG、ResNet、DenseNet、ShuffleNet、DeepLabV3、PSPNet、SSD、Faster R-CNN、OpenPose、Mask R-CNN 等。
• 数据集处理：内置了多种数据集处理工具，以支持不同的计算机视觉任务。
• 命令行工具：提供了便捷的命令行工具来运行训练、验证和测试等任务。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装前，请确保您的系统满足以下要求：

• Python 3.x
• PyTorch 1.3 及以上版本
• GCC 4.9 或更高版本（用于编译 CUDA 扩展）
• CUDA（如果您的 GPU 支持）

安装步骤

1. 克隆项目到本地

   git clone https://github.com/CVBox/PyTorchCV.git
   cd PyTorchCV
   

2. 安装项目依赖

   pip install -r requirements.txt
   

3. 编译 CUDA 扩展（如果需要）

   cd lib/exts
   sh make.sh
   

4. 运行示例脚本（以 PSPNet 为例）

   • 训练：

     cd scripts/seg/cityscapes/
     bash run_fs_pspnet_cityscapes_seg.sh train tag
     

   • 验证：

     cd scripts/seg/cityscapes/
     bash run_fs_pspnet_cityscapes_seg.sh val tag
     

   • 测试：

     cd scripts/seg/cityscapes/
     bash run_fs_pspnet_cityscapes_seg.sh test tag
     

   其中 tag 是您为运行实例设置的标签，可以是任意字符串，也可以为空。

请注意，以上步骤是一个基本的指南，实际安装和配置过程中可能需要根据您的具体环境和需求进行调整。