caffe2中新版本detectron的安装

最新推荐文章于 2025-05-16 15:27:43 发布
最新推荐文章于 2025-05-16 15:27:43 发布
阅读量814 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： caffe 文章标签： detectron
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xidaoliang/article/details/80308963
本文详细介绍了如何在安装完caffe2后安装并配置Detectron的过程。包括从GitHub克隆Detectron仓库、设置Python模块、执行make命令进行安装，以及通过运行测试脚本来验证安装是否成功。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

按照以下提供的博客地址安装完caffe2后在安装detetron后发现有问题，现作如下更改，安装成功

https://blog.youkuaiyun.com/zziahgf/article/details/79141879



Clone Detectron reposity：

    # DETECTRON=/path/to/clone/detectron

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron $DETECTRON

在相应的安装目录下打开终端并输入以上命令行



设置Python模块

cd $DETECTRON && make



测试 Detectron 安装：

python2 $DETECTRON/tests/test_spatial_narrow_as_op.py

安装pytorch后导出报错 caffe2_detectron_ops_gpu.dll“ or one of its dependencies
juluwangriyue的博客
02-10 5153
安装pytorch后导出报错 caffe2_detectron_ops_gpu.dll" or one of its dependencies >>> import torch Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "D:\anaconda3\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\__init__.py", l
Detectron详细安装教程
10-31
Detectron是Facebook AI研究院(FAIR)于2018年初公开的目前为止业内最佳水平的目标检测平台。据介绍，该项目自 2016 年 7 月启动，构建于 Caffe2 之上，目前支持大量机器学习算法，其中包括 Mask R-CNN（何恺明的研究，ICCV 2017 最佳论文）和 Focal Loss for Dense Object Detection，（ICCV 2017 最佳学生论文）。Facebook 称，该工具包已被应用与公司内部很多团队应用于各类应用中，一旦训练完成，这些计算机视觉模型可被部署在云端或移动设备上。 该工具的开源对于研究目标检测的朋友来说有极大的帮助，可以帮助他们利用最先进的深度学习目标检测技术快速构建自己的模型和应用，也可在其上开展进一步的研究，无论从工程上还是从学术研究上都有较大的参考价值。
查看detectron2项目的版本号并安装其依赖
guhuoone的博客
04-19 2007
1. 查看detectron2版本号 我们从github上下载下来的detectron2，经常不知道其版本号，这就导致无法安装正确其正确的torhch和torchvision版本，那么在哪里可以看到detectron2的版本号呢？ 其位置在：detectron2/__init__.py 我们可以看到其版本为0.1.3. 2. 来到detectron2官方项目 detectron2官方项目​链接: link. 在INSTALL.md中可以看到所需要的依赖。 了解其依赖后，我们可以按照这些规定按照dete
2025 windows 安装 detectron2 全流程及坑点指南
最新发布
m0_68901066的博客
05-16 1280
在Windows系统上安装Detectron2可能会遇到一些常见问题，主要包括CUDA与PyTorch版本不匹配、cl.exe缺失或版本不兼容以及编译错误。对于CUDA与PyTorch版本不匹配的问题，可以通过安装匹配的CUDA或PyTorch版本来解决。cl.exe问题通常是由于Visual Studio版本不兼容或未正确配置环境变量引起的，解决方法是安装合适版本的Visual Studio并确保cl.exe路径正确添加到系统环境变量中。编译错误可能涉及代码中的命名空间或函数定义问题，需要手动修改相关代码
【caffe2从头学】：1.2安装（Ubuntu16.04+GTx 1070Ti+cuda9.0+cudnn7.2+anaconda2+Python2.7+caffe2【Python版本】）
Jack_Kuo的博客
08-31 1637
1.安装 我的环境是： Ubuntu16.04 +GTx 1070Ti +cuda9.0 +cudnn7.2 +anaconda2 +Python2.7 需要安装：caffe2【Python版本】 在Ubuntu上安装有两中安装方式： 1.源码安装，需编译 2.Python版本-anaconda下安装 这里我选择anaconda下安装，先学一下这个框架，...
Ubuntu16.04安装caffe2(含detectron配置)
boshgo1994的博客
03-29 479
Ubuntu16.04安装caffe2和detectron安装配置安装显卡驱动CUDA安装安装anacondaCaffe2安装安装detectron 在介绍流程前，先放上我所参考的一些博客，并且十分感谢这些博主，感谢他们之前的尝试，为我安装caffe2提供便利，文章里有些图是来源于这些博客的，以下为我所参考的博客： https://blog.youkuaiyun.com/wanzhen4330/article...
caffe2与Detectron安装及使用教程
xczexcel的博客
06-27 3074
caffe2与Detectron已经放出很久，但由于相关教程较少，并且代码不稳定，一直没有使用，但伴随着相关开源代码增多，不得已安装与学习，做个简要的教程。 step1：    caffe2安装（caffe2的安装比较麻烦，有可能会出现各种问题）：    主要环境要求：python2，cuda-8.0，cudnn6.0，Ubuntu16.04 ，按照装caffe的传统方式安装显卡驱动，cud...
Ubuntu16.04安装Densepose全过程(源码安装caffe2+配置Detectron)
weixin_40369473的博客
11-04 5143
前言 DensePose是基于caffe2和Detectron的.现在caffe2已经被并入pytorch,所以要想源码安装caffe2,只能先克隆pytorch,同时要注意的是,Detectron只适用于GPU版本的caffe2. 官方说源码安装caffe2以及detectron需要cuda8.0+cudnn6.0,经过亲自试验,cuda9.0+cudnn7.1也可以. 注意:经过多次尝试...
Caffe2 - Detectron 安装
热门推荐
长风破浪会有时，直挂云帆济沧海
01-23 1万+
Detectron 安装 Detectron 项目地址 基于 Caffe2. Detectron 项目： Feature Pyramid Networks for Object Detection Mask R-CNN - Marr Prize at ICCV 2017 Detecting and Recognizing Human-Object Interactions Focal L...
caffe2、detectron安装遇到的问题归纳
caoxuemei12的博客
07-04 3683
在安装caffe2和detectron过程中遇到的问题 1.cmake版本过低 需要使用cmake3及以上 2.使用cmake –version出现下述错误： CMake Error: Could not find CMAKE_ROOT !!! CMake has most likely not been installed correctly. Modules dire...
windows10下安装detectron2（最新版maskRCNN）
tanmx219的博客
07-18 5223
离最初玩maskrcnn快两年了，detectron2上线后还没尝试过，决定在windows上试一下，地址 https://github.com/facebookresearch/detectron2 官方明确说没有专门考虑支持windows，但我看了一下issues中的评论，基本上安装还是问题不大。我只碰到两个问题，这里列出来供大家参考。 (1) clone到本地 git clonehttps://github.com/facebookresearch/detectron2.git cd de.
detectron2训练目标检测模型、转caffe2、C++调用
fanzy1234的博客
10-28 1892
欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。 新的改变 我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客： 全新的界面设计 ，将会带来全新的写作体验； 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式，Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示； 增加了 图片
ubuntu16.04下caffe2与dectectron配置
Mr_health的博客
06-10 1968
一.caffe2配置 参考：Caffe2 - (一)Source 安装及问题解决 caffe2官网 1.安装依赖项 sudo apt-get update sudo apt-get install -y --no-install-recommends \ build-essential \ cmake \ git \ ...
windows10上安装detectron2(0.2.1) + pytorch1.5.1 + CUDA10.1
人生虚空
10-19 2804
0. 安装NVIDIA显卡驱动, 安装CUDA(因为底层需要用到c++编译deformable conv层) 注意: 由于后面用conda安装pytorch会安装conda的cudatoolkit包, 需要确保cudatoolkit和这里安装的本地CUDA版本一致(比如下面装的是CUDA10.1, 这里也要装CUDA10.1) 1. 根据NVIDIA显卡驱动确定自己可以安装的CUDA版本以及pytorch版本 上图来自cuda-toolkit-release-notes 比如...
anaconda虚拟环境+detectron安装
mdjxy63的博客
09-22 854
参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/wanzhen4330/article/details/81735966#%E5%AE%89%E8%A3%85Detectron 默认的conda不能下载opencv-python，因此需要换一下channel conda install -c https://conda.anaconda.org/conda-forge --yes --f...
Windows11安装detectron2全流程记录帖（含torch安装）
weixin_43907922的博客
04-22 9338
本文主要介绍windows系统下安装detectron2的全流程，包括环境搭建、torch安装、detectron2安装以及本人安装过程中遇到的bug及相应解决办法。
win10安装detectron2
m0_50948137的博客
07-26 774
创建虚拟环境 conda creat detectron2 启动虚拟环境 conda activate detectron2 配置相关的镜像源 conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels ht
配置历史版本Detectron遇到的问题
ROM的博客
12-21 940
背景   最近想测试一个目标检测模型CBNet，该模型是基于Detectron改写的，但是又不是最新的Detectron，属于历史版本。   众所周知，Detectron基于caffe2，所以先得安装caffe2。官网有多种安装方式，常用 源码安装或者conda预构建包安装。 遇到的问题   因为以前源码编译过，这次想偷个懒用conda直接安装caffe2（其实就是安装pytorch，后来整合进去...
Detectron安装指南：CUDA9.0兼容与Caffe2问题解决方案
首先，当按照官方Caffe2的Ubuntu安装指南进行操作时，可能会遇到找不到`libcudart.so.8.0`的错误。解决这个问题的方法是在`/usr/local/cuda/lib64`目录下创建一个软链接，将`libcudart.so.9.0`指向`libcudart.so.8.0...
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值