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【mmdetection】mmdetection安装详细步骤

     mmdetection是由商汤科技和香港中文大学开源了一个基于Pytorch实现的深度学习计算机视觉工具箱,涵盖了目标检测、实例分割、全景分割、模型蒸馏等计算机视觉任务,复现了最新的一些论文和成果,特别是包括了大量CVPR论文的复现。

1 项目地址

    项目地址:https://github.com/open-mmlab/mmdetection
     安装指南:https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/en/get_started.md

2 安装步骤

    mmdetection的安装步骤如下:
conda create -n openmmlab python=3.7 -y
conda activate openmmlab
pip install torch==1.8.1+cu101 torchvision==0.9.1+cu101 torchaudio==0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip3 install openmim
mim install mmcv-full
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -v -e .
    其中,pytorch版本根据自身的cuda版本安装相应的版本即可。如果git无法使用,也可以用浏览器下载后解压。

3 效果测试

    (1)运行下面命令下载预训练模型
mim download mmdet --config yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco --dest .
    运行完之后,在当前目录下会下载到两个文件,即yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco.py 和yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco_20210719_215349-d18dff72.pth。

    如果运行文件时,提示search.py的392行抛出如下异常:

    KeyError: 'Cascade Mask R-CNN'

    那么,修改python环境中/lib/python3.7/site-packages/mim/commands/search.py文件,这个文件在抱错时也会提示392行抛出异常,修改390行为:
if collection_name and collection_name in name2collection.keys():
    (2)运行测试脚本
python demo/image_demo.py demo/demo.jpg yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco.py yolov3_mobilenetv2_320_300e_coco_20210719_215349-d18dff72.pth --device cpu --out-file result.jpg
    运行完成之后,文件夹下会出现目标检测结果图片result.jpg,如下图所示。

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