Centos7之Detectron2的环境配置

女爷i 2023-02-17 12:26 25阅读 0赞

#### Detectron2为Facebook基于Detectron重构的目标检测和分割等视觉任务的代码库，代码链接[进入][Link 1] ####

> 笔者最近基于MMDetection的代码没有取得一个好的结果，打算再看一下Detectron2结果如何。以下是笔者的配置：  
> GPU R2070S  
> Centos7  
> cpu i5  
> 需要先安装Anaconda3

##### 简要介绍下配置流程： #####

**1 创建detectron2的虚拟环境（尽量配置清华源[可参照][Link 2]可以加速我们的安装）**

> conda create -n detectron2 python=3.7  
> ![在这里插入图片描述][20200614083901362.png]

**2 进入虚拟环境**

> conda activate detectron2

**3 安装Pytroch（尽量配置清华源[参照][Link 2]，不然很慢！！！）**

> conda install cudatoolkit=10.1 \# 我的 cuda版本为10.1.243(最新的10.1驱动) 所以用10.1，如果是具体的10.1.105等，需要指明版本，这个是个cuda的工具包，安装后，我们在安装torch 和 torchvision，网速可以的话，很快，前提是配置了清华源  
> conda install pytorch torchvision \# 默认安装的最新版的torch 以及与其相配的torchvision 我这里时 1.5 满足该项目的torch要求

**4 配置COCOAPI[Centos7安装方法][Centos7][ // Windows10安装方法][_ Windows10]**  
**5 下载源码（clone or download 下载）git下载有时候比较慢，所以推荐直接下载压缩包，解压就行**  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70]  
解压下载的 zip文件，unzip Detectron2-mater.zip  
**6 编译**  
cd detectron2-mater  
pip install -e .  
会安装很多包，等一会儿即可

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
【注意】在官网[Install.md][]有这样一个表格，其实他是下载已经编译过的文件，和以上的 pip install -e .一致，其实不推荐使用，因为下面有标注说他可能不适配一些新的项目，这个需要注意！尽量用源码安装  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]  
![在这里插入图片描述][20200614084839709.png]

**7.测试**  
以上步骤安装完成后，到底该项目能不能用呢？这就需要我们进行测试，如果测试过程中没有问题，一般训练自己的数据集也不会有问题，我的下篇就是讲如何训练自己的数据集。

【注】以下图为例，这个图是我从一位博主处拷来测试的

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 3]  
将以上图片保存于demo文件夹下，然后运行测试指令：

python demo.py --config-file ../configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml \
      --input input1.jpg --output . \
      [--other-options]
      --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl

这个是官方的测试指令，加了个output .这个主要是为了让经过推断的图像输出在根目录下，input1.jpg 为我们自定义的图像名称，这个指令运行时，会先从模型保存网站上加mask\_rcnn\_R\_50\_FPN\_3x/137849600/model\_final\_f10217.pkl 这个模型，然后会进行测试，如果没有MODEL.WEIGHTS那个变量，系统也会下载一个模型，但是那个模型为空模型，测试时，源图像会照本输出，所以尽量下载mask\_rcnn\_R\_50\_FPN\_3x/137849600/model\_final\_f10217.pkl 这个模型，然后我们运行后，下载完模型后，很快看到下图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]  
这就测试成功了，可以使用该框架训练自己的数据了，但是训练自己的数据集，该模型有些须讲究，请看我下篇文章！谢谢大家！

[Link 1]: https://github.com/facebookresearch/detectron2
[Link 2]: https://blog.csdn.net/qq_29750461/article/details/106029398
[20200614083901362.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200614083901362.png
[Centos7]: https://blog.csdn.net/qq_29750461/article/details/106187269
[_ Windows10]: https://blog.csdn.net/qq_29750461/article/details/106025526
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200614084308693.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx,size_16,color_FFFFFF,t_70
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200614084522956.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx,size_16,color_FFFFFF,t_70
[Install.md]: https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/master/INSTALL.md
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 2]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200614084646190.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx,size_16,color_FFFFFF,t_70
[20200614084839709.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200614084839709.png
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[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx_size_16_color_FFFFFF_t_70 4]: https://img-blog.csdnimg.cn/20200615140732964.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzI5NzUwNDYx,size_16,color_FFFFFF,t_70