mmdetection安装教程 | 踩坑总结
点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”
重磅干货，第一时间送达
导读
mmdetection是商汤科技和香港中文大学开源的一个基于PyTorch 实现的深度学习目标检测工具箱。
mmdetection 有三大优势，性能优越，训练速度快，占显存小。
重要的是，很多论文和比赛都会用这个框架去打比赛，那么对于我们直接套用他们的代码，和基于大佬们的基础上去优化更加的方便。
在国产中算是非常优秀的一个框架，当然百度的PaddleDetection也不错，最近也在白嫖百度的GPU，大致都差不多
前言
安装和配置环境最关键的是要版本对应，否则会浪费大量的时间。
1、安装MMDetection 需要安装 MMCV，所以查看这两个东西的版本要求：
master 即指目前克隆的最新 MMDetection 的版本，那么要求的 mmcv 版本要1.2.4=< mmcv <1.3
2、CUDA 、pytorch、mmcv版本选择
官方提供了一个参考图，建议按照这种方式安装，亲测比较顺利
这里以 CUDA10.1、pytorch 1.6.0、torchvision 0.7.0 做示范来安装 MMDetection
1、安装教程
官方教程：https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/get_started.html#installation
1、pytorch 安装
pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
如果没有梯子，可以去网上找国内的镜像来下载。
2、安装mmcv-full
pip install mmcv-full==1.2.4 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html
如果不是安装这个版本可参看官方项目，选择自己所需要的版本https://github.com/open-mmlab/mmcv#install-with-pip
可选操作：
git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
cd mmcv
MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e . # package mmcv-full will be installed after this step
cd ..
PS：如果报错
MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e . 报错
替换成 pip install .
3、mmdetection 安装和编译
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e . # or "python setup.py develop"
2、测试
测试代码: demo/inference_demo.ipynb
预训练模型：
https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/master/configs/faster_rcnn
下载：http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth
下载完成后放置
checkpoints 文件夹下
随后运行即可！
如果你喜欢这个系列， 可以给我三连，我会努力更新下去！
下载1：何恺明顶会分享
在「AI算法与图像处理」公众号后台回复：何恺明，即可下载。总共有6份PDF，涉及 ResNet、Mask RCNN等经典工作的总结分析
下载2：leetcode 开源书
在「AI算法与图像处理」公众号后台回复：leetcode，即可下载。每题都 runtime beats 100% 的开源好书，你值得拥有！
下载3 CVPR2020
在「AI算法与图像处理」公众号后台回复：CVPR2020，即可下载1467篇CVPR 2020论文
个人微信（如果没有备注不拉群！）
请注明：地区+学校/企业+研究方向+昵称
觉得不错就点亮在看吧