yolact实例分割算法源码运行教程

 

前言：

此次环境搭建使用的硬件平台是一台微星笔记本，运行速度足够学习使用。本文介绍环境搭建及代码运行演示，coco格式数据集的制作及训练会在下篇博客介绍。

yolact论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.02689

yolact论文翻译：https://www.jianshu.com/p/01f6432de5c4

项目地址：https://github.com/dbolya/yolact

本实验平台软硬件环境参数：

1. gpu：GTX 1060

2. cpu：intel i7-7700HQ

3. 内存：16GB

4. Ubuntu版本：18.04

5. NVIDIA驱动版本：390.116

6. python:3.6.8

7. cuda版本：cuda_9.0.176_384.81_linux

8. cudnn版本：cudnn-9.0-linux-x64-v7.1

9. opencv : 4.1.0.25 

10. pytorch:1.1.0

11. Cython:0.29.10

显卡驱动及cuda和cudnn的安装教程请参考我的上篇博客：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41851439/article/details/88712465

 

废话不多说，开始吧！！

一. 虚拟环境配置

1.创建一个基于python3的环境

conda create -n youlact python=3.6

2.安装Pytorch 1.0.1或更高版本和TorchVision.

在Pytorch官方网站根据实际环境获取安装代码：https://pytorch.org/get-started/locally/

然后在终端输入：

pip3 install torch torchvision

3.安装其他的包和模块

注意：Cython 需要安装在 pycocotools之前！