MMDetection环境配置——学习笔记

1、打开anaconda prompt命令框，进行以下操作：

创建环境：conda create --name mmdetection python=3.8 -y             #mmdetection为环境名

激活环境：conda activate mmdetection

2、在当前环境安装指定的包：打开Previous PyTorch Versions | PyTorch，选择合适的conda版本，然后复制红色框框的命令，到Anaconda Prompt运行，如下图演示。

conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia

3、使用MIM安装MMEngine和MMCV。

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.0"

注意：在MMCV-v2.x中，MMCV full被重命名为MMCV，如果你想在没有CUDA操作的情况下安装MMCV，你可以使用mim install“MMCV-lite>=2.0.0rc1”来安装lite版本。

4、安装MMDetection。

（1）打开GitHub - open-mmlab/mmdetection: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark网址，点击下载压缩包（爱放哪放哪），并进行解压：

（2）在命令框中打开存放位置：

（3）执行下列代码：

pip install -v -e .

#“-v”表示详细或更多输出
#“-e”表示以可编辑模式安装项目，
#因此，对代码所做的任何本地修改都将在不重新安装的情况下生效。

5、验证安装。
为了验证MMDetection是否安装正确，我们提供了一些示例代码来运行推理演示。
（1）我们需要下载配置文件和检查点文件。

mim download mmdet --config rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco --dest .

（2）验证推理演示。

如果从源代码安装MMDetection，只需运行以下命令。

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py --weights rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth --device cpu

根据报错信息得到mmcv版本不对，通过下述代码进行版本升级：

mim install mmcv==2.1.0        #注意要用mim下载，不然会报错。

再次检测：