detectron2的安装

Ubuntu20.04下detectron2的安装

电脑配置

Ubuntu20.04、GPU：GeForce RTX 3090、Driver Version: 460.39、CUDA Version: 11.2

所以需要PyTorch需要是1.8的版本，同时安装python版本为3.6，detectron2版本是0.4

安装过程

构建新的虚拟环境：conda create -n detectron2-env python=3.6

激活虚拟环境：conda activate detectron2-env

安装PyTorch，按照官方给出的安装命令：
pip3 install torch==1.8.1+cu111 torchvision==0.9.1+cu111 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

安装其他依赖库：

opencv-python等

安装fvcore：conda install -c fvcore fvcore 或 pip install fvcore

安装pycocotools：

直接安装：

pip install -U 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'

或者：

git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI

python3 setup.py install

安装detectron2 重点

由于在本地编译detectron2总是不成功，所以直接安装编译好的二进制文件，

pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu111/index.html

https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu111/index.html 注意：/cu111/即是cuda版本11.1，这个要与本地cuda版本对应

安装完成后，打开 Python 命令行，执行import detectron2命令，如果不报错，说明安装成功：

下载detectron2源代码：git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2或者 git clone git://github.com/facebookresearch/detectron2

测试detectron2：

python demo/demo.py --config-file configs/COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml --input images/input1.jpg --output outputs/ --opts MODEL.WEIGHTS 'model/COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x/137849458/model_final_280758.pkl'

其中input1.jpg是在网上下载的图像，model_final_280758.pkl要根据MODEL_ZOO.md文件里面的说明，找到与faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml对应的模型

测试结果：