windows下MaskRCNN环境配置【保姆级教程--附各个依赖库版本安装】

资源

下面提到的需要下载的东西，我都上传到了网盘，需要的自取（永久有效）创作不易，对大家有帮助的话，希望大家能够多多点赞。

链接：https://pan.baidu.com/s/1nFmIkjger57Q3Mx308-OlQ

提取码：j9ar

1、建立虚拟环境

建立一个python3.6的环境，太高有不兼容。打开Anaconda的管理员的powershell

 conda create -n MaskRCNN python=3.6  //创建环境
 conda activate MaskCNN  //激活环境

2、升级pip

依次输入下面两句话（后面的操作都在MaskRCNN这个环境下进行）

python -m ensurepip
python -m pip install --upgrade pip

3、安装需要的库

在maskRCNN2.0里面有一个requirements.txt文件，里面是该项目需要的主要库文件名称和版本，可以直接按照这个文件安装，为了防止出问题，我们也可以单独安装每一个库

在安装之前建议大家配置好清华园的路径，这样安装的时候就不会很慢了，依次输入下面代码配置路径

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

接下来安装依赖库文件，为了减少大家后面的错误，我尝试很多的版本，如果直接按照依赖文件，有些依赖库会因为版本过高而出现问题，所以我修改了很多次之后的版本目前是可以用python3.6运行MaskRCNN的，大家可以参考我下载的版本

pip install numpy==1.17.0
pip install scipy==1.2.1
pip install Pillow==8.4.0
pip install cython==0.29.28
pip install matplotlib==3.3.4
pip install scikit-image==0.17.2
pip install keras==2.1.6
pip install opencv-python  
pip install h5py==2.10.0
pip install imgaug==0.4.0
pip install ipython==7.16.3

安装TensorFlow，因为python是3.6的，需要对应好版本，这个是有GPU的1.15.0，本人亲测目前是可以用的

 pip install tensorflow-gpu==1.15.0

4、下载并配置MaskRCNN代码

MaskRCNN的github网址：Releases · matterport/Mask_RCNN · GitHub

对于MaskRCNN2.1版本直接下载并将权重文件mask_rcnn_coco.h5放在代码的根目录下即可，对于2.0版本需要在powershell中找到文件根目录输入下面命令进行安装，区别在于有没有setup.py文件

python setup.py install

如果需要没有coco权重文件，大家可以一并下载mask_rcnn_coco.h5

5、安装pycocotools库

pycocotools是coco数据集的应用API接口，所以这个库必须要有，coco API一开始是对windows不支持的，但是有人修改了源代码做出了windows版本，要不然在之前的安装很麻烦参考这篇文章安装cocoAPI在 Windows 下安装 COCO API（pycocotools）步入人工智能-CSDN博客windows安装cocoapi

注意，在安装之前需要安装VS软件，安装 Microsoft Visual Studio 2015以上即可

下载windows版本(地址：cocoAPI)的cocoAPI到自己的电脑上，在powershell上切到PythonAPI文件夹下，然后安装

cd **\cocoapi-master\PythonAPI
python setup.py build_ext install  //安装

6、运行demo.ipynb测试

我使用的编辑器是vscode，在运行之前选择环境是我们搭建好的MaskRCNN（python3.6）如果你和我一样在demo.ipynb文件第一次运行提示下面：

点击安装之后报错并且仍然不能用，可以在powershell中激活MaskRCNN环境，然后输入下面命令进行安装

pip install --ignore-installed ipykernel

安装之后在重启vscode尝试运行demo文件，这是我在第二台电脑上安装上面配置的结果，一次运行成果，相比我第一次摸索着配置环境容易太多了。

7、番外篇-pytorch配置

如果你也像我一样，只需要MaskRCNN做辅助检测的工作，而是用pytorch框架搭建自己的主程序，那你还需要继续配置pytorch环境。

可以参考我之前写的一篇文章关于windows系统下配置pytorch的内容。

当然，如果你的电脑的base环境已经配好了pytorch，那你只需要打开pytorch官网PyTorch，按照自己电脑cuda的型号选择命令到powershell安装（注意：环境要切换到MaskRCNN）在powershell中输入的命令要去掉-c pytorch，这样就会从一开始配置好的清华园下载，很快就可以下载好。

在这里，有一个小小的心得。我笔记本的cuda是11.1，实验室电脑的cuda是11.3,两个电脑的配置我都是直接选择coda，CUDA11.3这个对应的命令(10.2不让选，之前的pytorch版本安装过程不是很顺利)但是两台电脑都成果安装了pytorch。所以大家都可以尝试一下直接使用CUDA11.3