Ubuntu16.04配置实例分割网络SOLO&SOLOv2

相关依赖版本说明

系统：Ubuntu16.04
显卡：RTX2060
显卡驱动：440.82
Cuda：10.1， Cudnn7.6.5
Python3.7
gcc5.4.0，g++5.4.0
pytorch1.4.0，torchvision0.5.0

一、安装python环境

conda create -n solo python=3.7 -y
conda activate solo

conda install pytorch==1.4.0 torchvision==0.5.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch

git clone https://github.com/WXinlong/SOLO.git
cd SOLO
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"

错误解决：RuntimeError: Error compiling objects for extension
解决办法：
这是由于安装相关依赖的版本不当造成的。此前我尝试过Cuda10.2、Cuda10.0，pytorch尝试过1.2，1.4，1.5等各种软件版本，均会出现错误，在Github官网issues界面中发现，有人遇到了跟我一模一样的问题，作者提示安装cuda10.1+pythorch1.4组合，问题才得以解决。

二、运行实例分割
1、下载权重文件
我这里用到的是精度最高的SOLOv2_X101_DCN_3x

2、修改inference_demo.py文件

cd SOLO/demo
gedit inference_demo.py

#修改配置文件和权重路径
config_file = '../configs/solov2/solov2_x101_dcn_fpn_8gpu_3x.py'
checkpoint_file = '../SOLOv2_X101_DCN_3x.pth'

3、执行命令

cd SOLO/demo
python inference_demo.py

此时demo文件夹下会生成文件名为demoout.jpg的检测结果，如下图所示：