在开发板上安装detectron2环境

1. 创建并激活detectron2环境

conda create -n maskrcnn python=3.8
conda activate maskrcnn

 2. 安装对应的pytorch和tochvision

根据 sudo jetson_release命令查看jetson版本号以及与它适配的cuda、cudnn、TensorRT、OpenCV等等版本,详情见我之前的博客Jetson AGX ORIN硬件初始化和环境部署-CSDN博客

根据jetpack的版本,我是Jetpack5.1.1,根据官网链接PyTorch for Jetson - Jetson Nano - NVIDIA Developer Forums进行匹配下载pytorch

在开发板上安装detectron2环境_第1张图片

下载whl之后安装:

sudo apt-get install libopenblas-base libopenmpi-dev libomp-dev
pip install Cython
pip install numpy xxx.whl

之后再根据对应关系安装相应的torchvision,torch=1.12对应的是torchvision=0.13

在开发板上安装detectron2环境_第2张图片

代码命令:

sudo apt-get install libjpeg-dev zlib1g-dev libpython3-dev libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev
git clone --branch v0.13.1 https://github.com/pytorch/vision torchvision  
cd torchvision
export BUILD_VERSION=0.13.1
python setup.py install --user

验证是否安装成功:


python

import torch

print(torch.__version__)

import torchvision
print(torchvision.__version__)


在开发板上安装detectron2环境_第3张图片

如果安装torchvision后仍然出现错误的情况

可以直接考虑  conda install torchvision -c pytorch 安装,也可以成功

3. 安装detectron2相关的库和包


Install fvcore:其他版本可能会有权重无法加载的问题。

pip install fvcore==0.1.1.post20200716

Install pycocotools:

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

Install opencv:

conda install --channel https://conda.anaconda.org/menpo opencv

4. 下载detectron2

​git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
python -m pip install -e detectron2

!!不能进入下载好的detectron2文件里面安装,不然会一直报错

在开发板上安装detectron2环境_第4张图片

成功安装

在开发板上安装detectron2环境_第5张图片

5. 验证环境安装

会出现 cannot import name ‘_C‘ from ‘detectron2‘ 问题

就进入到detetctron2的文件里面

python setup.py build develop

在开发板上安装detectron2环境_第6张图片

     然后在下载好的detetctron2里面找到_C.cpython-38-aarch64-linux-gnu.so文件,复制到对应代码的detectron2文件里面和整体代码文件里面。

在开发板上安装detectron2环境_第7张图片

移动到代码文件下和代码里的detectron2下:

在开发板上安装detectron2环境_第8张图片

在开发板上安装detectron2环境_第9张图片

在对应电脑上应该直接搜索_C.cp 就行,之前我在windows上也遇到了这个问题。也是直接搜索到对应环境下的这个文件,复制到代码文件下。

在开发板上安装detectron2环境_第10张图片

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