Swin Transformer Object Detection 目标检测-1——环境搭建详细教程

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一、所需软件（包）介绍

• VS 2017-2019 ，用里面的一个编译软件去编译文件，用于安装mmcv，因为mmcv没有提供编译好的可用于windows的文件。(注意只能安装2017-2019版本，不然在编译mmcv时会报错，只装C++部分即可)。下载地址：VS 2019下载
• MMDetection：是一个基于 PyTorch 的目标检测开源工具箱。但是依赖 mmcv，支持 pytorch 1.5+。
• mmcv：类似OpenCV，是一个开源的面向计算机视觉的基础库，高质量实现CUDA算子，使用它的话需要 python 3.6+

二、环境安装

0. 版本选择

• VS 2019 建议安装2019版本。
• MMDetection：2.20.0 （地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/en/get_started.md）
• mmcv：1.3.17 （参考：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/en/get_started.md）由 VS的编译工具 cl 编译得到。

        注：想选择使用2.20.0版本，但是最后你会发现没办法使用，他会退回到2.11.0，Github上issues中解决办法就会让他退回到2.11.0这个版本。

1. VS 2019 安装

        直接去VS官网下载，第一步下载的时候可能需要，后面下载的时候不用，安装时只勾选桌面端的C++部分就可以。

• 添加环境变量到系统环境变量->Path下，地址在安装目录下（根据自己的安装位置）：D:\install_in_D\VS2019\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.29.30133\bin\Hostx86\x64
• 验证是否可用：

2. 创建conda 虚拟环境

方案一（直接创建）

• 直接创建：conda create -n swin_det python=3.8
• 激活conda环境：activate swin_det

方案二（指定目录创建）

• 指定目录创建：如在 E:\workspace\Python\Pytorch\STOD 目录下执行下面的命令：
• 执行：conda create --prefix=E:\workspace\Python\Pytorch\STOD\swin_det python=3.8
• 激活 conda 环境：activate E:\workspace\Python\Pytorch\STOD\swin_det

3. pytorch 安装

• 官网地址：https://pytorch.org/
• 安装：pip3 install torch==1.8.2+cu111 torchvision==0.9.2+cu111 torchaudio===0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html
  • 指定阿里源 (国内一般需要)-i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

4. 安装其他必要的Python包

• 在虚拟环境下执行：
  pip install cython matplotlib opencv-python timm -i [http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/](http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/) --trusted-host mirrors.aliyun.com

5. 安装mmcv

• 项目地址：https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/README_zh-CN.md
• 进入之前创建的conda环境跟目录内：如：E:\workspace\Python\Pytorch\STOD\swin_det
• 克隆指定版本的 mmcv代码（或者clone master 之后再checkout）。
  • git clone -b v1.3.17 [email protected]:open-mmlab/mmcv.git（需要你在github配置了密钥，没有配置的话使用https链接克隆）
• 此时环境内就有 mmcv的文件夹。
• 打开 conda的power shell（一定要用这个）

• 进入到 conda环境目录，激活conda 环境
  • 直接创建的conda环境的使用：conda activate swin_det
  • 指定了conda环境路径的使用：conda activate .\mmdet_swin
• 进入到 mmcv 目录下，执行 pip install -r requirements.txt来安装mmcv所需的python包
• 配置环境变量：应该是因为在安装mmcv时用到。
  • $env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6" 8.6为显卡算力，查询位置：英伟达官网（3060看英文文档），3060 查看算力位置：英文算力位置
  • $env:MMCV_WITH_OPS = 1
  • $env:MAX_JOBS = 8 根据CPU核心数设置（其实我是10核心，不大于你CPU核心应该就没事）
• 运行：python setup.py build_ext（这步包括下面的一步就会用到之前VS中的cl工具）
• 运行：python setup.py develop
• 验证：codna list 会看到 mmcv-full（记得确定一下版本对不对 1.3.17）

6. 安装mmdetection

• 进入之前创建的conda环境目录内：如我的目录：E:\workspace\Python\Pytorch\STOD\swin_det，确保已经激活了conda虚拟环境
• 克隆mmdetection 的代码，找到要拉取的版本后 git clone（或者clone master 之后再checkout），地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/v2.20.0
• git clone -b v2.20.0 [email protected]:open-mmlab/mmdetection.git（需要你在github配置了密钥，没有配置的话使用https链接克隆）
• 进入 mmdetection的代码目录，安装mmdetection所需的python包，执行：pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com (会在下载mmtrack时候出错，这是某个测试环境需要的包，暂时不管它，把它屏蔽掉，再运行上面命令)。
  • 屏蔽方式：
  • 
• 安装 mmdetection，执行 ：python setup.py develop (过程中安装了pycocotools，但是最后发现用不到)
• 验证 pip list 可以看到 mmdet（记得确定一下版本对不对 2.20.0）

        注：apex可以尝试直接用pip装，但是不是确定是否可用，可以尝试。

7. 安装 apex

• 进入之前创建的conda环境目录内
• 激活conda 环境
• clone apex 项目：https://github.com/NVIDIA/apex
• 进入 apex 文件夹
• 执行：python setup.py install
• pip list 能看见 apex （0.1版本，只有这一个版本）
• 注：安装的apex会在训练模型时候有一个警告内容如下：（但实际没啥影响）
  • fused_weight_gradient_mlp_cuda module not found. gradient accumulation fusion with weight gradient computation disabled.

8. 拉取代码

• 地址：https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection
• 设置工程所用环境为前面准备好的虚拟环境

9. 测试工程

• 下载权值文件：(直接丢在项目根目录下)

• 验证执行如下命令：
  python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7.pth

  • 成功的话 能看到实例图片，当 mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7.pth 不在项目根目录下的时候，需要在前面指定具体位置。

10. 常见问题

• Q1：TypeError: MaskRCNN: SwinTransformer: init() got an unexpected keyword argument ‘embed_dim’
• A1：在虚拟环境下，进入Swin-Transformer-Object-Detection 项目目录，执行：python setup.py develop
• 此时会发现 mmdetection被换了版本，变为了 2.11.0，我也没办法，最终使用的并不是开始设想的2.20.0

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