MaskRcnn-benchmark pytorch下的安装和使用

1.安装一个anaconda

...

安装完成后，注意将清华的源加入源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes

2.在anaconda下创建一个名为pytorch36的环境

# 创建虚拟环境-虚拟环境的作用是为了不影响之前和之后的项目(不影响anaconda的默认环境)
conda create -n pytorch36 python=3.6
# 启用该环境-注意之后使用conda命令和pip命令之前都需要切换到该环境
# 这个命令之后可能会经常使用
activate pytorch36

3.安装pytorch环境

https://pytorch.org/get-started/locally/

可以使用cuda9.0或者是10.0的环境来安装--页面底部有提供安装代码

注意这个安装比较耗时间，也容易出现错误

# 注意这里必须要pytorch-nightly的，因为最新的maskrcnn不支持1.0.0和1.0.1,很神奇
conda install -c pytorch pytorch-nightly
conda install torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch

4.安装pycocotools

# 然后准备安装windows下的pycocotools
# 下载zip包：https://github.com/philferriere/cocoapi 并解压，然后
# 在虚拟环境下，cd到*/cocoapi-master/PythonAPI目录下执行：
python setup.py build_ext install
# 注意，本方案是用VC++14.0来对coco源码进行编译，如果本地VC++环境低于14.0，那么可以尝试安装VS2015及以上的版本
# 如果遇到问题，可以百度搜一下"windows coco 安装"

5.安装maskrcnn-benchmark

参照：https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark/blob/master/INSTALL.md

conda install ipython
pip install ninja yacs cython matplotlib tqdm

# 然后开始真正的安装maskrcnn
# 下载zip包：https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark 并解压
# 然后再虚拟环境下，cd到这个目录下，执行：
python setup.py build develop

# 然后进行安装编译，可能出现cuda错误-具体查百度
https://blog.csdn.net/lovelessyi/article/details/79219276
# 还有出现THCCeilDiv的错误信息
https://www.jianshu.com/p/e3efaaf7e655
# 文件包括：ROIAlign_cuda.cu、OIPool_cuda.cu、SigmoidFocalLoss_cuda.cu

6.进行测试---需要摄像头(没有的话，暂时可以不测试)

# ----以下代码仅供参考----
cd demo
# by default, it runs on the GPU
# for best results, use min-image-size 800
python webcam.py --min-image-size 800
# can also run it on the CPU
python webcam.py --min-image-size 300 MODEL.DEVICE cpu
# or change the model that you want to use
python webcam.py --config-file ../configs/caffe2/e2e_mask_rcnn_R_101_FPN_1x_caffe2.yaml --min-image-size 300 MODEL.DEVICE cpu
# in order to see the probability heatmaps, pass --show-mask-heatmaps
python webcam.py --min-image-size 300 --show-mask-heatmaps MODEL.DEVICE cpu
# for the keypoint demo
python webcam.py --config-file ../configs/caffe2/e2e_keypoint_rcnn_R_50_FPN_1x_caffe2.yaml --min-image-size 300 MODEL.DEVICE cpu