WIN10系统安装最新MMdetection2.19.0最详细教程（包含mmcv-full最新版1.3.17安装）（本方法可适用于最新版本mmdet）

先前条件：

• 安装vs studio2019   “必须是2019，2022我试过不行”并且要在安装的时候勾选C++桌面编译条件

• conda环境（miniconda  or  anaconda），这个可以自己搜，安装挺简单的 

• CUDA,默认您已安装对应的cuda驱动，详细的可以移步其他教程

其实conda不是必备品，只不过我本地环境是python3.9，听说使用mmdet要python3.8好配置一点，因此使用conda创建一个虚拟环境。！！！有时候迷信能减少好多bug。注意：安装conda不要把conda放进环境变量，因为我本地有旧python环境，conda只是为了mmdet使用，如果你有需要也可以把conda放进环境变量

齐活！我的mmdet是2.19.0，mmcv选择1.3.17

“按照下面的方法应该无论更新到什么版本都可以成功安装！”

如果有安装疑问可以在评论问我，或者邮件[email protected]，我都会尽快回复

一、调配VS c++编译器环境变量位置

按照下图顺序找到cl.exe（如果你的vs2019是默认安装路径的话）

 

 

 

 

 根据如上我的路径一步一步找到cl.exe,注意路径中的86、64的顺序，一定不要搞错

把cl.exe所在的路径添加到    系统环境变量

 双击path，进入环境变量设置

 将上述路径添加，并“上移”，将此变量上移到最高处（环境变量的添加不会的可以搜一下其他的教程）

至此，环境变量配置完毕，可在cmd中输入cl检测

如上图即完毕。

二、conda创建环境

进入conda prompt工具（利用conda创建环境可以搜一下其他的教程）

 创建环境并激活

conda create -n mmdet python=3.8
conda activate mmdet

下一步安装pytorch

因为我的cuda安装的是目前最新版本，因此我的pytorch直接从官网命令下载

首先百度pyorch

进入pytorch官网，

 点击install

根据自己的版本选择，复制最下面的命令，并在prompt中执行

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

 随后让他工作，等待安装完成，即可

三、找到mmcv官方文件

首先安装mmcv-full

https://github.com/open-mmlab/mmcv

 进入上面的链接，找到tags

点击进入，根据mmdetection选择合适的mmcv版本，我的mmdet是2.19.0，故mmcv选择1.3.17

点击zip下载文件

 找到下载的文件，将里面的文件夹解压缩到桌面，如图

 打开conda  prompt  powershell，注意是powershell

 先激活conda环境

conda activate mmdet

接着cd到mmcv文件夹（cd操作不会还要让我写吧？）

我的环境名是“aaaa”，你们的应该是“mmdet”

 完成后，根据下面的命令操作

pip install -r .\requirements.txt

 完成后设置显卡cuda算力，我的是3060laptop，算力是8.6

算力查找网址CUDA GPUs | NVIDIA Developer

$env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6"   

这些命令都要输入一个执行一次，注意

下一个命令

$env:MMCV_WITH_OPS = 1

下一个

$env:MAX_JOBS = 4

设置完毕，接下来开始编译，这段命令会运行很长时间，等待即可

python setup.py build_ext

完毕后，下一个命令：

python setup.py develop

等待完成，mmcv就安装完毕了（做这些工作的时候我是没有报错过，有报错的自己处理）

四、找到mmdet官方文件

和mmcv一样，进入github网站，tags，找到自己的版本点击zip下载并解压到桌面，如下图

 注意：文件夹里面的checkpoints文件夹和test.py文件是我自己添加的

conda prompt powershell进入文件目录：

 下面，命令编译

pip install -r requirements.txt

接下来

python setup.py develop

至此，安装完成！！！！！！！！！

恭喜你！

小小测试：

#下面的代码就是我放在test.py这个python文件里面用来测试的代码


from mmdet.apis import init_detector, inference_detector, show_result_pyplot
import mmcv

config_file = './configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'
# download the checkpoint from model zoo and put it in `checkpoints/`
# url: https://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth




#上面这一步就是创建一个checkpoints文件夹，并点击上面的url下载pth文件，放在checkpoints里面





checkpoint_file = './checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth'
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
img = './demo/demo.jpg'
result = inference_detector(model, img)
show_result_pyplot(model, img, result)

运行就行了，如果报错可能是有关的pip包没有安装好，根据提示安装就行

测试结果：

如果测试完成，恭喜你 ，安装成功！