linux平台的mmdetection安装
前提:安装好anaconda1.创建新的环境,本文将新环境名称设为mmdetconda create -n mmdet python=3.72.安装pytorchconda install pytorch=1.7.0 torchvision=0.8.03.安装cuda因为本文的环境已有全部cuda,所以无安装过程。本文选择cuda-10.2-cudnn-7.6.5版本4安装mmcv,本文选择1.3
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前提:
安装好anaconda
1.创建新的环境,本文将新环境名称设为mmdet
conda create -n mmdet python=3.7
2.安装pytorch
conda install pytorch=1.7.0 torchvision=0.8.0
3.安装cuda
因为本文的环境已有全部cuda,所以无安装过程。
本文选择cuda-10.2-cudnn-7.6.5版本
4安装mmcv,本文选择1.3.3。注意:一定要加full
pip install mmcv-full==1.3.3
5 访问https://github.com/open-mmlab/mmdetection找到对应的版本:本文选择2.13.0
cd mmdetection-2.13.0
pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .
安装完成。
6.测试
在mmdetection下新建checkpoints文件夹,
在mmdetection/configs目录下有很多个模型,选择其中一种模型的文件夹进去,找到README.md下载对应的模型文件,放到checkpoints文件夹内。
本文选择mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200205-d4b0c5d6.pth
demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/mask_rcnn/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_1x_coco.py checkpoints/mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200205-d4b0c5d6.pth
会输出一张结果图片
7.所遇问题:
报错:
runtimerror:CUDA error:invalid device function
segmention fault
解决方式:
发现是mmcv和mmdet的版本匹配问题。
最终版本如下:
conda install pytorch=1.7.0 torchvision=0.8.0
mmdetection 2.13.0
mmcv-full 1.3.3 (一定要加full:pip install mmcv-full==1.3.3)
经实验,mmdet和mmcv哪个先安装没有影响
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