复现DETR时安装panopticapi报错subprocess-exited-with-error

复现DETR时安装panopticapi报错subprocess-exited-with-error

具体错误如下:

在这里插入图片描述
我分析这是一个通用的报错,安装某个包安装不上时,可以尝试git上下载源码,再通过setup.py进行编译

具体操作示例:

git clone https://github.com/cocodataset/panopticapi.git

进入到setup.py的目录下,执行以下命令:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

python setup.py build_ext --inplace  
python setup.py build_ext install
DETRDetr: End-to-End Object Detection with Transformers)是一个基于Transformer架构的端到端目标检测模型,它在计算机视觉领域有很高的研究价值。要在服务器上精确地复现DETR模型,你需要按照以下步骤操作: 1. **安装必要的库**: - PyTorch:这是DETR的基础框架,用于深度学习模型训练和推理。 - transformers:包含预训练的Transformer模型,包括DETR本身。 - torchvision:图像处理库,提供数据集加载和预处理功能。 - torchmetrics:评估指标库。 ```bash pip install torch torchvision transformers torchmetrics ``` 2. **下载预训练模型**: 如果你想从头开始训练模型,首先需要下载DeiT或ViT等基础Transformer模型作为特征提取器,并获取预训练权重。如果只需要部署已训练好的模型,则可以直接下载预训练的DETR模型。 3. **理解模型结构**: 查阅DETR的官方文档或者论文,理解模型的输入、输出以及训练流程。 4. **准备数据**: 准备适合DETR的数据集,通常需要图像文件和对应的标注信息。可以使用如COCO或VOC这样的常见目标检测数据集。 5. **加载和配置模型**: 使用`torch.hub.load`或其他方式加载预训练模型,并调整模型超参数,如学习率、优化器等。 6. **设置训练/推理模式**: 训练将模型置于`train`模式,推理切换到`eval`模式。 7. **编写训练和推理代码**: 根据模型的需求,编写训练循环和前向传播函数。对于推理,只需传入图片并接收预测结果。 8. **评估和保存模型**: 对模型的性能进行评估,如果满意则可以保存模型以便于后续使用。 9. **服务器部署**: 将模型集成到服务器环境,可能是通过API服务的形式,接受请求,处理图片,返回预测结果。
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