mmdetection-虚拟环境的搭建与代码调试

本文介绍了如何在虚拟环境中搭建mmdetection项目,详细解析了配置过程中遇到的CUDA、GCC和Pytorch版本问题及解决方案。同时,针对代码调试,包括数据格式调整、配置文件修改和训练验证步骤进行了详述,特别强调了不同GPU数量下学习率的设定,并提供了评估阶段的注意事项。

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1、mmdetection---虚拟环境配置

官方要求:

初始环境:

  • python==3.6.8
  • CUDA==9.0
  • Pytorch==1.0.0
  • GCC==4.8.4
  • mmcv>=0.2.6

遇到的问题:

①、Segmentation fault(core dumped)-段错误

使用‘‘gdb’’追踪错误:

错误原因:gcc和系统版本太低,需要升级系统和gcc版本;

参考网址:https://github.com/open-mmlab/mmdetection/issues/24

②、Cuda版本与RTX2080有冲突:THCudaCheck FAIL:

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