windows11下安装detectron2

最新推荐文章于 2025-03-05 11:45:19 发布

橡胶战斧

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分类专栏： detectron2 文章标签：机器学习计算机视觉目标检测神经网络深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/to_le/article/details/144761457

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集合网上的教程，记录自己的detectron2安装过程

前言

windows11下anaconda安装detectron2

1、安装VS2019

很多教程都说2019最稳定，不容易报错。

下载地址：

https://pan.baidu.com/s/1IRavoEk5Rf2qmQGWXC1_gQ?pwd=6789

安装教程：

https://mp.weixin.qq.com/s/a7HDCUc82oSn12-8LiEPvw

2、安装显卡驱动和CUDA10.1

N卡驱动下载官网：

https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/

CUDA12.1下载地址：

https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
CUDA12.1下载
安装CUDA12.1
在这里插入图片描述
一路点击

同意并继续

自定义

默认位置即可

在这里插入图片描述

安装完毕

搜索环境变量

查看是否自动添加环境变量

重启电脑查看CUDA是否安装成功
cmd输入nvcc -V后回车
至此CUDA就装好了

nvcc -V

在这里插入图片描述

3、安装anaconda

由于这个软件是开源免费的，直接去官网下载安装即可

详细的安装教程网上已经非常多了。
安装完之后就看到两个应用
anaconda应用图标

需要注意的是anaconda貌似已经不能使用清华镜像源了
具体网上也有解决方法

打开conda

创建虚拟环境

进入虚拟环境

进入虚拟环境
虚拟环境界面

4、安装pytorch

查看cuda版本：

nvcc -V

这里我的版本是12.1

查看cuda版本

cuda和pytorch对应版本关系链接

cuda和pytorch版本关系

安装pytorch

直接复制上面链接给出的命令

conda install pytorch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 pytorch-cuda=12.1 -c pytorch -c nvidia

安装pytorch

输入 y 之后需要等很久，一直到出现 done 为止，这之间不需要操作

pytorch安装过程

验证pytorch是否安装成功

输入python
按顺序输入以下三个命令

import torch

print(torch.__version__)

print(torch.cuda.is_available())

最终导入模块没有报错，并输出版本号和 ture 即可
验证pytorch是否安装成功

5、下载安装git

下载地址
根据电脑选择
git下载地址
直接安装
安装教程

git安装

6、安装opencv2

pip3 install opencv-contrib-python

安装opencv2

7、安装opencv

pip3 install opencv-python

在这里插入图片描述

8、安装CUDNN

下载地址
下载CUDNN
查找历史版本
查找CUDNN历史版本
在这里插入图片描述

下载完解压

解压完打开，将里面所有文件拷贝到CUDA文件夹里

9、下载Detectron2

用Git 克隆Detectron2 最新代码

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git

这里我克隆不下来

下载克隆报错
可以去git上下载，现在csdn有git加速计划
git下载地址
 git加速计划下载地址

解压detectron2

修改detectron2配置文件

依次打开路径
D:\detectron2\detectron2-main\detectron2\layers\csrc\nms_rotated\

右键修改文件
修改detectron2配置文件
添加以下代码到指定位置

#define WITH_HIP

修改detectron2配置文件

10、修改CUDA配置文件

修改文件夹权限

找到以下路径

C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\include\crt

先修改crt文件夹的权限

修改文件夹权限

修改host_config.h
右键编辑

找到crt下文件

将这里的1940改为2000

修改CUDA配置文件

11、安装编译detectron2

进入setup.py的位置

进入安装包位置
在虚拟环境中进入位置，输入以下代码：

pip install -e .

以下其他代码也可以：

python -m pip install -e detectron2-main

python setup.py build --force develop

等待安装

在这里插入图片描述
这就安装好了

12、安装cython

pip install cython

在这里插入图片描述

13、测试运行detectron2

在项目目录中新建两个文件
分别命名为

Detector.py

main.py

在这里插入图片描述

Detector.py中粘贴以下代码：

from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.data import MetadataCatalog
from detectron2.utils.visualizer import ColorMode, Visualizer
from detectron2 import model_zoo

import cv2
import numpy as np

class Detector:
    def __init__(self, model_type = "OD"):
        self.cfg = get_cfg()

        if model_type == "OD":
            self.cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-Detection/faster_rcnn_R_101_FPN_3x.yaml"))
            self.cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-Detection/faster_rcnn_R_101_FPN_3x.yaml")
        elif model_type =="IS":
            self.cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
            self.cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
        self.cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.7
        self.cfg.MODEL.DEVICE = "cuda"

        self.predictor = DefaultPredictor(self.cfg)

    def onImage(self, imagepath):
        image = cv2.imread(imagepath, flags=1)

        predictions = self.predictor(image)

        viz = Visualizer(image[:,:,::-1], metadata = MetadataCatalog.get(self.cfg.DATASETS.TRAIN[0]),
                         instance_mode = ColorMode.SEGMENTATION)

        output = viz.draw_instance_predictions(predictions["instances"].to("cpu"))

        cv2.namedWindow("Result", 0)
        cv2.resizeWindow("Result", 1200, 600)
        cv2.imshow("Result", output.get_image()[:,:,::-1])
        cv2.waitKey(0)

main.py中粘贴以下代码：

其中 ‘test.jpg’ ，随便找一张图片替换上去

from Detector import *

detector = Detector(model_type="IS")

detector.onImage(r'D:\\Desktop\\test.jpg')

运行main脚本

等待识别结果

在这里插入图片描述

输出结果

在这里插入图片描述

这里我们用的是项目中已经训练过的网络模型，直接在Detector.py文件中读取检测/分割算法的配置文件后，并且读取对应的预训练权重文件，然后将保存配置文件参数的cfg传入给调用的DefaultPredictor，进行算法的效果演示。

引用

在这期间查找的文章，有兴趣可以看下原文：
Detectron2安装(Win11)：https://blog.youkuaiyun.com/lian2020/article/details/144132254
Windows11下安装detectron2超详细教程（免修改版本）（不用进行修改代码）：https://blog.youkuaiyun.com/CaiGuoHui1/article/details/129351090
Windows11安装detectron2全流程记录帖（含torch安装）：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43907922/article/details/138082343
windows系统中安装目标检测平台detectron2：http://laowubiji.com/windows_detectron2/
Detectron2 安装踩坑：https://blog.youkuaiyun.com/woxiangxinwang/article/details/132858039
安装detectron2教程：https://www.bilibili.com/video/BV1vQbWe4EVL?spm_id_from=333.788.player.switch&vd_source=51257c3d7c556342b36106dfc3fb42ce&p=6（最后跟着这个up的视频成功了）
CUDA10.1+cuDNN 超详细版安装教程，步骤清晰不多余：https://blog.youkuaiyun.com/qq_51983316/article/details/133252055
Detectron2安装踩坑记录（比较详细版）：https://blog.youkuaiyun.com/blink182007/article/details/124222921
【第二次安装】安装detectron2 ——0.6版本：https://blog.youkuaiyun.com/m0_73700676/article/details/134430128
Python中cv2 (OpenCV, opencv-python)库的安装、使用方法demo最新详细教程：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44866828/article/details/138270063
detectron2训练自己的数据集：https://blog.youkuaiyun.com/ycx_ccc/article/details/128034277（最后的代码测试部分）