ubuntu16.04中mmdetection按装，配置环境，训练流程-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zxmyoung/article/details/116155874

参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/limingkaoyan/article/details/97246165

https://zhuanlan.zhihu.com/p/102390034

1. mmdetection是商汤提出的一个目标检测工具箱，大大降低了目标检测的环境配置。

Mmdetection是商汤科技和香港中文大学开源的一个目标检测工具箱，目前支持了常见的目标检测网络Faster-RCNN、Mask-RCNN、Fast-RCNN、SSD、Cascade-RCNN等；
该工具箱具有以下三点优势：performance稍高、训练速度稍快、所需显存稍小

我的电脑一开始是cuda9.0，我又重新安装来cuda10.1，具体的过程如https://blog.youkuaiyun.com/zxmyoung/article/details/116156690

【版本】

python3.7
mmcv-1.3.1
mmdet-2.11.0
pycocotools-2.0
torch1.6.0
torchvision0.7.0
cuda10.1

文章地址：https://arxiv.org/pdf/1906.07155.pdf

首先下载地址为：https://github.com/open-mmlab/mmdetection

-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

下载好后，解压缩，放到自己合适的文件位置中。

以上就是初始的解压缩后的mmdetection文件夾。

在docs/get_started.md中有配置教程，环境介绍等，可以仔细看看。

由于我是使用conda安装,所以安装成功后会在anaconda下创建mmdetection如图1,我们所需要的东西在mmcv下的mmdetection下.

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------

以上先删除

创建虚拟环境

根据docs/get_started.md的教程

conda create -n open-mmlab python=3.7 -y

虚拟环境创建好，进入虚拟环境

conda activate open-mmlab

安装pytorch

由于我已经安装了cuda10.1，所以按照官方的说法是安装pytorch1.6，使用文档中提供的命令进行pytorch安装

conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch -y

以上环境配置好了

（需要注意到是，如果安装是mmdetection-master版本，则需要安装的mmcv是mmcv-full，先不看这的内容）

安装mmdetection

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install mmcv
python setup.py develop  # or "pip install -v -e ."

安装编译

pip install -r requirements/build.txt
pip install "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"
pip install -v -e . # or "python setup.py develop"

2、运行demo测试环境是否安装成功

测试的demo代码地址为：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/GETTING_STARTED.md#high-level-apis-for-testing-images 。将代码写入py文件，并存放到mmdetection文件夹目录下，然后运行。但是运行官方代码的前提是你已经下载了相关模型的checkpoint的pth文件，并放在mmdetection文件夹目录下的checkpoints文件夹下。官方提供的所有训练好的pth模型文件下载地址如在configs/mask_rcnn/中。另外随便照一张图片重命名为test.jpg放到mmdetection目录下就可以了。

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoint/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200205-d4b0c5d6.pth

问题来了：

ModuleNotFoundError: No module named 'mmcv._ext'

可见mmcv下载的有问题，还是回到上面的问题，要安装mmcv-full

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html

再次运行demo命令

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoint/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200205-d4b0c5d6.pth

换一个demo

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_fpn_2x_coco.py checkpoint/mask_rcnn_r50_fpn_2x_coco_bbox_mAP-0.392__segm_mAP-0.354_20200505_003907-3e542a40.pth

结果为