安装mmdetection的版本问题

qq_57348548

已于 2024-07-25 10:41:20 修改

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分类专栏： mmdetection 目标检测版本问题文章标签：深度学习目标检测 python 计算机视觉

于 2024-04-12 10:39:10 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_57348548/article/details/137671946

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版本问题

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本文介绍了MMdetection、mmcv和PyTorch之间的版本兼容性问题，强调了安装时需确保版本匹配的重要性，并提供了使用mim工具自动选择版本的方法，以及如何更换pip源以加速下载速度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

参照一下网址，分别是mmdet，mmengine与mmcv的版本问题，mmcv与pytorch的版本问题，pytorch与cuda的版本问题。注意必须匹配版本，不然总是报错。以下在python>=3.8版本可以适用

MMdetection安装教程_mmcv和mmdetection对应版本-优快云博客

Installation — mmcv 2.1.0 文档

Previous PyTorch Versions | PyTorch

最后附上mmdetection安装文档

开始你的第一步 — MMDetection 3.3.0 文档

tip:当安装mmengine或者其他包很慢的时候，可以加上

-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

换个国内源会更快

！！！如果不想自己找torch与mmcv，mmcv与mmdet的对应版本，直接用以下代码，mim可以自动的根据torch版本来选择mmcv与mmdet的版本

pip install -U openmim
mim install mmcv-full
mim install mmdet

如果下载很慢，把pip的源换了

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip config set global.index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple

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qq_57348548

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【mmdetection3d】mmdetection3d安装详细步骤

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【mmdetection3d】mmdetection3d安装详细步骤

mmdetection安装错误：mmcv版本冲突解决

qq_54708219的博客

05-26

411

经查：执行mim install "mmcv>=2.0.0"时，执行了Successfully installed mmcv-2.2.0，而现在的mmdet3.3.0要求mmcv版本<2.2.0，所以报错。开始你的第一步 — MMDetection 3.3.0 文档。

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怎么看mmdetection版本_mmdetection使用指南

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01-13

2880

主要是目标检测方面的使用记录，mmdetection还有分类网络，分割等功能，但这篇博客主要关注目标检测，之后如果涉及到分割会再开一篇博客进行记录。1. 安装mmdetection需要的环境是cuda10.0为基础的环境，对驱动版本也有一定的要求，cuda8.0的我始终没有配通，主要的错误都是跟cuda相关的。具体安装过程参见：https://blog.youkuaiyun.com/DD_PP_JJ/arti...

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由于版本更新，新版的mmcv对应旧版的mmcv-full，新版的mmcv-lite对应旧版的mmcv，本人通过此文档确定安装mmcv-full==1.3.17。接着安装mmdet,请注意，这里一定要使用源码安装，也就是使用你克隆的那个仓库的代码进行安装，而不是再去克隆mmdetection的代码，本人在这里踩了坑。接下来，再查看你克隆的项目的readme文档，使用pip install -r 安装所需的项目依赖。设置环境变量，请注意，这个命令是临时的，当你关闭当前ssh会话后，就会失效。

mmdetection2.3.0版本安装过程，以及训练、测试、可视化等（亲测好用，很顺利）

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11-11

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截至：20200805 mmdetection/mmdet/version.py中定义的。吧，毕竟有些错误经验跟不上官网的更新速度！从训练损失可以看，还可以继续下降，可以。，因此下载最新的版本的代码就必须安装。我尝试在我之前的环境中运行最新的。3、编译，编译的时间稍微有一点久。这种方法没有解决我的问题，然后有。，然后我去官网的仓库看了下，对于。中并没有这个函数，在最新版本的。，然后就报错呀，报错呀！然后把mmcv版本更新到。由于官网提供的这个库包是。请放弃它，不要跟它多BB。

mmcv与mmdet版本问题 AssertionError: MMCV==1.7.1 is used but incompatible.

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01-27

5374

建议：如果已经安装mmdet出现版本问题，在conda环境中移除安装新的版本可能会导致其他的包版本不适应问题，如果环境中的包不是很多，建议为其创建新的虚拟环境。在查找问题时，也发现了新的解决办法，那就是根据报错找到对版本限制的代码，进行修改，可以参考以下文章，据说大部分时候可以及诶觉这个问题，不过我没有试过。而我原始的conda环境中mmcv的版本为2.1.0，而这个报错是由于mmcv-full的版本与mmdet版本不对应引起的问题。这里可以在这篇文章中查看他们之间的版本对应关系。

安装mmdetection，windows10

cq_xslw的博客

07-02

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（1）在mmdetection目录下新建一个checkpoints目录，下载FasterRcnn的权重到这个文件夹中，下载的地址是：http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth。解压后，将压缩包中的两个文件夹放置到当前环境的路径下的Lib文件夹中的site-packages路径下。

MMDetection'document.pdf

01-13

这部分记录了 MMDetection 各个版本的主要更新内容，包括新特性、改进和已知问题的修复等。 #### 六、索引和表格提供了文档的索引和表格，方便用户快速查找所需信息。 ### 总结 MMDetection 是一个强大的目标...

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MMDetection3D 需要的 MMCV, MMDetection 和 MMSegmentation 的版本列在了下面。请安装正确版本的 MMCV、MMDetection 和 MMSegmentation 以避免相关的安装问题。

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文章目录1 mmdetection环境搭建1.1 搭建虚拟环境1.2 安装必要的库包1.3 下载mmdetection1.4 安装mmdetection依赖和编译mmdetection1.4.1 安装mmdetection依赖1.4.2 安装cocoapi1.4.3 编译mmdetection环境2 准备自己的数据集2.1 数据标注2.2 数据划分与存放2.2.1 VOC2007数据集说明2.2.2 VOC2007数据集划分与存放3 训练自己的数据集3.1 修改配置文件3.1.1 修改模型配置文件3.1.2

张家四少

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1 数据声明 VOC2007数据集作为训练数据，主要是为了方便快捷的做一个POC的验证，同时节省数据标注的时间，文中会详细阐述如何自定义自己的数据集，以及如何修改数据集。 VOC2007数据官方下载地址： https://pjreddie.com/projects/pascal-voc-dataset-mirror/ 2 mmdetection环境搭建 2.1 查看Cuda和cudnn的版本参考在Linux下查看cuda的版本： cat /usr/local/cuda/versio

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mmcv和mmdet的版本对应

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<think>好的，我现在需要帮助用户查找mmcv和mmdet版本之间的对应关系。用户之前已经提供了几个引用内容，我需要仔细分析这些信息来给出准确的回答。首先，查看引用[3]，用户提到了安装mmcv版本与mmseg不兼容的问题，提示AssertionError，指出MMCV==1.6.0不符合要求，需要版本在1.3.13到1.5.0之间。这说明mmcv和mmdet等组件的版本必须严格对应，否则会出现兼容性问题。接下来，引用[2]中提到安装mmcv-full时需要根据CUDA和PyTorch版本来选择合适的版本，但用户现在的问题是版本对应关系，而不是安装步骤。这里需要区分，用户可能已经了解安装方法，但需要具体的版本匹配信息。引用[1]中的内容关于mmcv-full的下载地址，可能涉及到不同版本mmcv对应的CUDA和PyTorch版本，但用户的问题更关注mmcv和mmdet之间的对应，所以需要重点提取这方面的信息。用户明确询问mmcv和mmdet的版本对应关系，我需要整理官方文档或可靠来源的版本对应表。根据经验，OpenMMLab项目通常会在官方文档或GitHub仓库中提供版本兼容性表格，例如mmdetection的文档会列出支持的mmcv版本范围。此外，用户提供的引用[3]中的错误信息表明，当安装的mmcv版本不在mmdet所需范围内时，会抛出断言错误。因此，正确的做法是确保mmcv的版本符合mmdet的要求。例如，如果安装的是mmdet 2.25.0，可能需要mmcv>=1.3.13, <=1.5.0。需要提醒用户，不同版本的mmdet对mmcv有特定的要求，建议用户根据自己安装的mmdet版本去查找对应的mmcv版本。例如，mmdetection的每个版本可能有推荐的mmcv版本，用户应优先参考官方发布的版本对应表。可能还需要指导用户如何查找这些信息，比如访问mmdetection的GitHub仓库或官方文档，查看他们的安装说明部分。此外，用户可能需要根据自己使用的CUDA和PyTorch版本进一步筛选合适的mmcv版本，因为mmcv-full需要与这些依赖项兼容。最后，需要生成相关问题，帮助用户进一步解决可能遇到的版本兼容问题，例如如何检查已安装的版本，或者如何处理版本冲突等。</think>根据OpenMMLab官方文档要求，mmcv和mmdet版本需要严格匹配才能保证兼容性。以下是典型版本对应关系整理： $$ \begin{array}{|c|c|} \hline \text{mmdet版本} & \text{mmcv要求} \\ \hline 2.x.x & \text{mmcv-full} \geq 1.3.13, \leq 1.7.0 \\ \hline 3.x.x & \text{mmcv} \geq 2.0.0rc4, \leq 2.1.0 \\ \hline \end{array} $$ 具体对应关系建议参考[MMDetection官方发布表](https://github.com/open-mmlab/mmdetection/releases)，例如： - mmdet==2.28.2 → mmcv-full>=1.3.13,<=1.7.0[^3] - mmdet==3.0.0 → mmcv>=2.0.0rc4[^2] **验证方法**： 1. 使用`pip show mmdet`查看已安装版本 2. 访问对应版本的GitHub Release页面 3. 在`requirements`部分查看精确的mmcv版本范围 **安装建议**： ```bash # 示例：安装mmdet 2.28.2对应版本 pip install mmdet==2.28.2 pip install mmcv-full==1.7.0 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu116/torch1.13.0/index.html ```