零基础入手目标检测yolox算法+anaconda3+pycharm

零基础入手目标检测yolox算法+anaconda3+pycharm

大创做基于视频的目标检测，记录一下从零到yolox运行成功参考的文章和踩过的坑。

1. 下载git工具集

1. 参考步骤：https://blog.csdn.net/qq_42267300/article/details/102014430?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163301659216780271567476%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=163301659216780271567476&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allbaidu_landing_v2~default-1-102014430.pc_search_result_control_group&utm_term=%E4%B8%8B%E8%BD%BDgit%E5%B7%A5%E5%85%B7&spm=1018.2226.3001.4187
2. 检查是否已经加入系统环境变量：打开设置——编辑系统环境变量——环境变量——系统变量——双击Path查看是否有D:git\bin。（我这下载在D盘）

2. 下载 Microsoft visual Studio C++

1. 方法一：参考以下文章的前期准备：https://blog.csdn.net/weixin_43915176/article/details/96011229?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522163301690416780271598010%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334.pc%255Fall.%2522%257D&request_id=163301690416780271598010&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2_allfirst_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-2-96011229.pc_search_result_control_group&utm_term=pytorch%E4%BD%BF%E7%94%A8visual+studio&spm=1018.2226.3001.4187
2. 方法二：通过链接：https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe 只下载部分会用到的文件

3. 安装Anaconda3

参考这篇文章的第一大点：https://guo-pu.blog.csdn.net/article/details/108807165

4. 安装Pytorch

1. 参考文章：https://blog.csdn.net/qq_45681057/article/details/109107591?utm_source=app&app_version=4.15.2
2. anaconda prompt执行conda creat --name pytorch python=3.7时报错，更新conda后成功。

5. 安装PyCharm

参考这篇文章第三大点：https://guo-pu.blog.csdn.net/article/details/108807165

6. 安装Cudnn

用anaconda prompt输入代码语句conda install cudnn=7.6，对应下载cuda 10.0

7. 下载YOLOx项目

3. yolox官网下载项目，放在D盘根目录，用Pycharm打开该项目。yolox官网：https://codechina.csdn.net/mirrors/Megvii-BaseDetection/YOLOX?utm_source=csdn_github_accelerator
4. Pychram在左上角files-setting-project interpreter选anaconda根目录下的python.exe
5. 安装所有依赖包，打开terminal，输入pip install -r requirements.txt
6. 安装yolox，在terminal中输入python setup.py install

8. 安装apex

7. 参考文章的1.4：https://blog.csdn.net/weixin_40920183/article/details/120387381?utm_source=app&app_version=4.15.2
8. 输入win+R，输入powershell，再输入代码
9. 在这里我的powershell报错No Module named"torch"，检查发现base环境里没有安装torch，只有pytorch虚拟环境中有。解决方法：https://blog.csdn.net/qq_45681057/article/details/109107591。其中这里我选的platform是cpu。检查：打开cmd——输入pip list——list中有torch——成功。
10. torch安装成功后warning：没有合适的GPU，或将用cross-compile交叉编译方式运行代码。查看电脑GPU步骤：电脑属性——设备管理器——显示适配器——可见本机配置。问题好像是出在我的电脑GPU是Inter的，不是navia的。。。忽略了这个warning后，后续步骤不影响。

9. 安装pycocotools

1. terminal中输入：pip install pycocotools。
2. 组员安装出错，通过把安装指令改为后解决：pip install pycocotools-windows -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

10. 下载预训练模型

在yolox项目的readme文件或者官网中，找到bench，下载其中一个预训练模型，放置到yolox文件根目录下即可。我下载的是yolox-s。

11. 测试

1. terminal中输入：python tools/demo.py image -f exps/default/yolox_s.py -c ./yolox_s.pth --path assets/dog.jpg --conf 0.3 --nms 0.65 --tsize 640 --save_result --device cpu 。这里因为我用的是cpu版本的，所以输入的是cpu。
2. 在这我的pycharm报错找不到指定模块DLL load failed，试过加入虚拟环境到系统环境和更改编译器为虚拟环境的编译器，都没用。最后有效解决方法：找到error前最后一个module，我的是torchvision，然后输入pip uninstall torchvision，再输入pip install torchvision，成功。打开yolox文件夹下的输出文件夹，看到狗勾。