【异常检测复现】【DeSTSeg】在虚拟环境中完成配置

记录复现过程中安装各种包的命令
下载数据集到本地

1.在虚拟环境中安装git

输入

conda list git

检测是否安装成功

conda list

2.更改虚拟环境中包的安装位置

将位置选择到建立的虚拟环境中

3.安装anomalib

使用的命令

git clone https://github.com/openvinotoolkit/anomalib.git
cd anomalib
pip install -e .

遇到的问题

然后更改命名为

pip install anomalib

可以安装成功

第一次直接使用这个命令安装同样报上面相同的错误，但是执行完上面的Git clon命令之后，继续执行pin install这个命令可以成功安装，不知道是不是因为下载到了本地的原因。

4.安装虚拟环境

输入

conda create -n destseg_ceshi python=3.8

然后输入y

查看创建的虚拟环境

conda env list 

激活虚拟环境

conda activate destseg_ceshi

前面由base变为了想要激活的环境。

5.根据requirements.txt安装包

输入

pip install -r requirements.txt

这样可以同时安装满足复现论文的包的需求。

注意需要进入到这个项目中的requirements的路径。

然后检测是否安装成功


安装结果与txt文件中的一致，版本号也一致。

6.选择所建立的虚拟环境，并设置解释器

需要将python的路径和conda的路径与新建立的虚拟环境的路径一致。

然后等待更新，右下角可以显示出结果和使用的环境

7.查看文件夹的内容

在linux系统中可以使用ls命令
在windows系统可以使用dir命令

8.下载数据集

在linux系统下，可以执行

mkdir datasets
cd datasets
wget # 下载
tar # 解压
rm dtd-r1.0.1.tar.gz # 删除压缩包

在Windows系统中，可以直接进入链接地址，手动进行下载，然后保存到相应文件夹。

其他方法：在Windows系统上安装wget、choco等。
这样下载的数据集是在本地。

9.引用

Zhang X, Li S, Li X, et al. DeSTSeg: Segmentation Guided Denoising Student-Teacher for Anomaly Detection[C]//Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2023: 3914-3923.