安装Detectron2及相关依赖并进行测试

1.首先安装anaconda，这个比较简单，网上很多教程

2.新建detectron环境

conda create --name detectron2 python=3.8

注意，这里的环境要求是根据detectron2的官方要求安装的，具体可以看detectron2/INSTALL.md at main · facebookresearch/detectron2 · GitHub

查看detectron环境

conda env list

3.安装Pytorch，这个参考官方网站Start Locally | PyTorch，选择conda版本，我这是linux、python3.8、cuda11.4、RTX3060显卡版本，会得到相应命令，装11.3就行（没有11.4版本）

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

查看Pytorch和TorchVision版本

python
import torch
torch.__version__
import torchvision
torch.vision.__version__

4.安装opencv

注意：opencv3已经不支持python3.8

python3.8版本直接通过conda安装就行

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple opencv-python

5.安装cython和cocotools

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

6.检查

看一下上面安装的东西对不对

conda env list

7.安装配置detectron2

首先将源码克隆到本地

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git

也可以使用代理：https://ghproxy.com/

git clone https://ghproxy.com/https://github.com/facebookresearch/detectron2.git

8.安装detectron2

在detectron2上层目录执行

python -m pip install -e detectron2

9.数据集下载

官网地址：COCO - Common Objects in Context

 

百度网盘：链接: https://pan.baidu.com/s/1wad_82nFn8Pc_cQHnW3w_Q?pwd=nx76 提取码: nx76

10.解压数据集，并放入到/detectron2/datasets/

11.执行测试指令

注意：000000078548.jpg是你选择的图片，需要放在/detectron2/demo/文件夹下

python demo.py --config-file ../configs/COCO-Detection/retinanet_R_50_FPN_1x.yaml --input 000000078548.jpg [--other-options] --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-Detection/retinanet_R_50_FPN_1x/190397773/model_final_bfca0b.pkl

12.执行训练指令

 python ./tools/train_net.py --config-file ./configs/COCO-Detection/retinanet_R_50_FPN_1x.yaml --eval-only MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-Detection/retinanet_R_50_FPN_1x/190397773/model_final_bfca0b.pkl

13.其它问题

如果遇到了：执行detectron2编译报错No such file or directory: ‘/usr/local/cuda/bin/bin/nvcc‘

参考我这个博客：执行detectron2编译报错No such file or directory: ‘/usr/local/cuda/bin/bin/nvcc‘_C++有手就行的博客-CSDN博客