官方地址

mmdetection集成了多种目标检测算法，详见官方github地址，官方文档中也有安装说明，但是会遇到一些问题，博主将自己的安装过程和遇到的问题列在下面，仅供参考。

环境需求

Requirements

Linux (Windows is not officially supported)
Python 3.5+ (Python 2 is not supported)
PyTorch 1.1 or higher
CUDA 9.0 or higher
NCCL 2
GCC 4.9 or higher
mmcv

We have tested the following versions of OS and softwares:

OS: Ubuntu 16.04/18.04 and CentOS 7.2
CUDA: 9.0/9.2/10.0
NCCL: 2.1.15/2.2.13/2.3.7/2.4.2
GCC: 4.9/5.3/5.4/7.3

cuda和anaconda的安装不在本文描述范围内。基础环境配置可参见Ubuntu 18.04: Install TensorFlow and Keras for Deep Learning

安装过程及问题

1. 创建并激活conda环境

conda create -n mmdetection python=3.7
conda activate mmdetection
conda install cython

2. 安装pytorch及torchvision
   官方提供的建议是

conda install pytorch torchvision -c pytorch

但是这里有个坑，就是下载速度过慢，博主为了这个问题搞破了脑袋，试过国内镜像，科学上网，离线安装。还是国内镜像最方便，但是需要注意的是，添加国内镜像后，需要将代码改为如下所示（cudatoolkit根据cuda版本选择）：

conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0

不然pytorch / torchvision下载源依然为 pytorch 官网

3. 安装mmcv

git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
cd mmcv
pip install .

4. 安装mmdetection

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
python setup.py develop

在执行python setup.py develop遇见gcc版本造成的错误。使用gcc7.4.0, gcc6.5.0均不能正常执行，后改为gcc5.5.0解决该问题，原因不详，大家可以直接使用官方测试过的gcc版本：4.9/5.3/5.4/7.3。
gcc安装及版本转化如下（以gcc6转gcc5为例）：

sudo apt-get install gcc-5 g++-5
cd /usr/bin
sudo rm gcc6 g++6
sudo ln gcc-5 gcc
sudo ln g++-5 g++

可以通过以下代码查看gcc/g++版本：

gcc --version
g++ --version

参考

1. https://blog.csdn.net/watermelon1123/article/details/88122020