【SOLO】环境配置（mmdetection=1.0.0+mmcv = 0.2.15）

引言

基于mmdetection框架搭建SOLO环境，配置十分麻烦，必须严格指定对应的版本。


上图显示的两个是最关键的版本！！！但是现在mmdetection已经更新到2.14.0，mmcv已经更新到1.3.8。笔者亲测最新的版本是无法运行SOLO的。
因此，环境搭建总结如下：

环境配置

SOLO(mmdet1.0版)： https://github.com/WXinlong/SOLO

1. 创建虚拟环境

conda create -n solo python==3.7.3
 
conda activate solo

2. 指定版本安装pytorch=1.4.0， torchvision=0.5.0

pip install torch==1.4.0 torchvision==0.5.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. clone版本为 V1.0.0 的mmdetection.(必须是1.0.0版本！！！！！)

git clone -b v1.0.0 https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
 
cd mmdetection

安装所需module：

conda install opencv
pip install cython numpy albumentations==0.3.2 imagecorruptions matplotlib pytest-runner mmcv==0.2.15 numpy Pillow==6.2.2 six terminaltables asynctest codecov flake8 isort pytest  pytest-cov pytest-runner xdoctest==0.10.0 yapf kwarray pycocotools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
如果不行就单独安装
pip install XX -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
cython
numpy
albumentations==0.3.2
imagecorruptions
matplotlib  # 5
pytest-runner  # 必须在mmcv之前安装（依赖库），否则会报错！！！！！！！！！
mmcv==0.2.15  # 0.2.16版本也可以
numpy
Pillow==6.2.2
six  # 10
terminaltables 
asynctest 
codecov 
flake8 
isort   # 15
pytest  
pytest-cov 
pytest-runner 
xdoctest==0.10.0 
yapf  # 20
kwarray 
pycocotools

4. 安装完成之后对环境进行编译

python setup.py develop

成功后终端显示如下：

5.在当前mmdetection路径下clone SOLO源码：

git clone https://github.com/WXinlong/SOLO.git
 
cd SOLO

6. 安装所需module并对环境进行编译：

pip install scipy
 
python setup.py develop

成功后终端显示如下：

7.环境测试

SOLO目录下创建名为 checkpoints的文件夹，并把demo所需model存入此文件夹

Decoupled_SOLO_R50_3x：
https://cloudstor.aarnet.edu.au/plus/s/dXz11J672ax0Z1Q/download

运行测试指令：

cd demo
 
python inference_demo.py 

结果图会在demo文件夹中

结果如下：

到此就成功搭建了SOLO的环境了！

参考链接：
https://blog.csdn.net/weixin_43776003/article/details/117753319