detectron2的安装和测试

安装方式1

• Python >= 3.6

在anaconda中构建新环境，

conda create -n xinwen python=3.6
conda activate xinwen

• PyTorch 1.3

【报错安装】

也是官网给出的安装方式

conda install pytorch=1.3 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

后面都能正确安装，但是在测试用例时会发现第一次启动花销很长时间甚至卡住，Google出来的信息是，cudatoolkit的版本与这里pythorch中的cuda版本不一致，导致在build_model时会花很长时间，作者也说第二次会好点，反正我第一次没等出来就抓狂了，果断找问题，然后解决掉～

【正确安装方式】

先卸载前面的错误安装，再用pip安装，后面也有用“纯pip”安装的，不晓得是否报错，没试过～

conda uninstall pytorch
pip install -U torch torchvision

• OpenCV

conda install -c menpo opencv3

• fvcore

pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'

• pycocotools

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

• GCC >= 4.9

我的系统是ubuntu1804，自带gcc就满足

• install detectron2

git clone [email protected]:facebookresearch/detectron2.git
cd detectron2
python setup.py build develop

【报错，compute_75不支持。。。】

猜测原因：机子上安装多个cuda版本时，可能导致nvcc与cuda版本不一致，可用nvcc -V和cat /usr/local/cuda/version.txt或者ls /usr/bin -la或者stat cuda分别查看二者版本

解决方式：在~/.bashrc中新建path和ld_library两个变量

sudo gedit ~/.bashrc
export PATH=/usr/local/cuda-10.1/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.1/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
source ~/.bashrc

【anaconda安装报错Collecting package metadata (current_repodata.json): done Solving environment: failed】

解决：
conda update --all
之后就可以正常安装

安装方式2

conda create -n xinwen python=3.6
conda activate xinwen
conda install -c menpo opencv3
pip install cython;
pip install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'
pip install -U torch torchvision
pip install git+https://github.com/facebookresearch/fvcore.git
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2 detectron2_repo
pip install -e detectron2_repo

木有测试，但是直觉可以成功，可自己尝试；

我的环境：

• ubuntu1804
• cuda10.1
• anaconda+python3.6
• nvidia 2080Ti

测试

python demo/demo.py --config-file configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml 
  --input images/000043.jpg
  --output results
  --opts MODEL.WEIGHTS models/model_final_f10217.pkl

注意点：

• 测试图片自己找，我的是000043.jpg，放在当前工程自己新建的文件夹images中；
• 当前工程下，新建results文件夹存储结果图片，我在服务器环境中，没有显示器，因此给个输出文件夹；
• 当前工程下，新建models文件夹用来放测试模型，当然，模型自己在model zoo链接中去下载；

其他参数：

• 在摄像头测试

  用–webcam替代–input

• 视频文件测试

  用–video-input替代–input

• 存储结果

  给–output参数就行

测试结果