DCNv3 安装问题

已于 2024-05-10 22:05:22 修改
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文章标签： linux 运维 服务器
于 2024-05-10 21:33:26 首次发布
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/dcnv3_im2col_cuda.cuh:17:10: fatal error: ATen/OpMathType.h: 没有那个文件或目录

由于我的pytorch是1.8.1，没有这个文件，从1.10中复制过来后运行成功

YOLOv8 改进：添加 DCNv3 可变形卷积
走向CTO的路上...
03-14 616
通过在 YOLOv8 中集成 DCNv3，可以有效提升模型在处理复杂场景及目标检测任务中的鲁棒性。尽管可能会引入额外的计算开销，但其带来的检测精度提升可在许多应用中证明其价值。
YOLOv8改进有效涨点系列-＞多位置替换可变形卷积(DCNv1、DCNv2、DCNv3)
Snu77的博客
11-05 1万+
这篇文章主要给大家讲解如何在多个位置替换可变形卷积，它有三个版本分别是DCNv1、DCNv2、DCNv3，在本篇博文中会分别进行介绍同时进行对比，通过本文你可以学会在YOLOv8中各个位置添加可变形卷积包括(DCNv1、DCNv2、DCNv3)，可替换的位置包括->替换C2f中的卷积、DarknetBottleneck中的卷积、主干网络(Backbone)中的卷积等多个位置。
yolo8改进-DCNV3
weixin_37571502的博客
03-18 2004
yolov8+DCNv3 详细配置过程！ 可用~
安装DCNv3时报错NotADirectoryError: [Errno 20] Not a directory: ‘hipconfig‘
毕竟是Shy哥
10-31 1842
2、然后去修改这个文件：anaconda3/envs/xxx/lib/python3.10/site-packages/torch/utils/hipify/cuda_to_hip_mappings.py。1、查看报错信息，找到这一条：和这有关的cuda_to_hip_mappings.py。3、添加一个NotADirectoryError。4、保存一下就可以了，然后就可以正常安装了。先cd跳入文件夹，再vim进去。
Windows 安装编译ops_dcvn3及问题
qiqidaguowang的博客
09-24 1663
博主问题主要还是由于版本不对应引起的问题（环境管理的重要性），如果帮到大家，希望给我一个免费的赞哦，有任何问题可以评论区留言讨论，若有任何错误，欢迎批评指正！！！报错解决：RuntimeError:The detected CUDA version mismatches the version that was used to compile PyTorch._the detected cuda version (12.1) mismatches the ve-优快云博客。
Windows上编译DCNv3的算子
weixin_43102188的博客
05-31 5012
在Windows上编译DCNv3算子
DCNv3-1.1.0-cp38-cp38-win_amd64.whl
12-02
文件格式:whl 安装步骤：切换到whl路径执行pip install [whl文件名]注意whl对应python版本
DCNV3编译环境，包括整个yolo环境
05-11
标题中的"DCNV3"指的是Deformable Convolutional Networks的第三版本，这是一种深度学习领域中用于提升卷积神经网络（CNN）性能的技术。DCNv3是在前两代DCN的基础上进行优化，旨在增强模型对图像中物体形状和位置...
在YOLOv8中替换卷积为DCNv3，实现有效涨点
07-13
【作品名称】：在YOLOv8中替换卷积为DCNv3，实现有效涨点 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】： 开始使用 ...
用于运行DCNV3的环境，可在yolov5、yolov7、yolov8下直接使用1.rar
07-03
用于运行DCNV3的环境，可在yolov5、yolov7、yolov8下直接使用1
ubuntu编译dcnv3问题
d121028379的博客
05-17 2010
dcnv3_im2col_cuda.cuh:17:10: fatal error: ATen/OpMathType.h: 没有那个文件或目录。普通用户需要找到管理员用户下安装的cuda，默认路径在/home/usr/local。源码中选择要进行的视觉任务下的ops_dcnv3拷贝到工作区编译源码。设置训练参数的进程workers=0。DCNv3-1.0配置。
openstack-Agile Controller-DCN插件安装
Semanteme的博客
02-21 1233
openstack版本为kilo Agile Controller-DCN插件安装文档 Error: 无法获取外部网络"Connection to neutron failed: HTTPConnectionPool(host='10.15.25.201', port=9696): Max retries exceeded with url: /v2.0/networks.json?rout...
代码详解——可变形卷积（DCNv3）
zyw2002的博客
08-21 2万+
如下图，首先下载InterImage官方代码，然后在segmentation、detection、classification文件夹下均可以找到ops_dcnv3文件夹，该文件夹下的内容就是实现DCNv3算子的核心代码。modules如下图所示,modules文件夹中的dcnv3.py文件主要定义了DCNv3模块。其中是DCNv3的pytorch实现版本，DCNv3是DCNv3的C++实现版本。functions如下图所示，function文件夹中的文件定义了DCNv3的一些核心操作。
YOLOv8改进——引入可变形卷积DCNv3
热门推荐
zyw2002的博客
08-21 2万+
本文只讲解在YOLOv8的代码中添加DCNv3的操作流程, 具体的原理参见上述的链接~是pytorch实现的版本，只要基础的pytorch环境安装正确就不会出错。是C++实现版本，必须先在上一步编译成功，或者安装好了轮子，否则会报错。但是在实际的训练过程中，C++版本的运行速度更快，推荐使用C++版本。(具体怎么修改，都可以自己决定，然后通过实验看看效果如何)文件夹，该文件夹下的内容就是实现DCNv3算子的核心代码。中，下图中的列表里添加。
YOLOv8添加DCNv2可变形卷积
weixin_70423469的博客
07-13 1万+
最近比较火的可变形卷积（Deformable Convolutional Networks(DCN)）被称为目标检测改进网络结构的中涨点神器，确实在yolov8中加入DCN3可以涨3到4个点，尤其是它对小目标检测效果较好。来declare一下，否则会导入失败，至此已经差不多就ok了，现在只需要在yaml中你想要更改的网络结构的地方改一下就行，然后就可以训练了，如果不确定可以在训练的时候看一下print的网络结构即可。这三处()里都加上C2f_DCN，接着在modules文件夹下的__init__.py。
C语言中[Error] iostream: No such file or directorycompilation terminated.
渣渣修炼记
05-09 2644
[Error] iostream: No such file or directorycompilation terminated.
【第四周】第 1 节：时间模块
Super-Coding的博客
01-05 195
第四周-第一节课 导入第三方模块 导包的层级关系 模块(module) 以文件为载体, 包含各类对象 包(package) 以文件夹为载体, 包含了各类模块 库(lib) 包含了各类包 import 库 from 库/模块 import 模块/函数 导包的命名冲突 通过as这个关键词来给当前模块/函数取个别名 from datetime import datetime as p_datetime 时间模块time 调用的都是系统级的接口, 提供时间的访问和转换的功能
python安装dcnv3
最新发布
03-02
### 安装Deformable Convolution V3 (DCNV3) in Python #### 所需依赖库安装 为了成功部署和使用DCNV3，需要先确保环境中已正确配置了必要的依赖项。通常情况下，这包括但不限于PyTorch及其对应的CUDA版本，因为大多数深度学习框架都基于这些基础构建。 对于特定于DCNv3的需求来说，除了上述提到的基础环境外，还需要额外安装`mmcv-full`这个包，它是MMDetection等项目的重要组成部分之一，并提供了对多种操作的支持，其中包括不同版本的可变形卷积层实现[^1]。 ```bash pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10/index.html ``` 请注意上面命令中的链接应根据实际使用的CUDA以及PyTorch版本做相应调整。 #### DCNV3的具体安装步骤 由于官方并没有直接提供独立的DCNv3模块供单独下载或安装，因此推荐的方式是从支持该特性的开源项目中获取其实现方法。例如，在MMCV(MultiMedia Computing Vision)[^2]中有集成最新的可变形卷积技术，可以通过克隆仓库并按照其文档说明编译源码来获得最新特性： ```bash git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . ``` 完成以上步骤之后，理论上就可以在自己的项目里调用到包含DCNv3在内的各类高级功能了。 需要注意的是，具体的应用场景可能还会涉及到其他方面的准备，比如数据预处理方式的选择、模型架构的设计等，这些都是影响最终效果的关键因素。
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