detectron2环境搭建及训练数据

Dear 丶 2024-05-08 06:38 54阅读 0赞

#### 文章目录 ####

*  背景
 *  配置
 *  环境搭建步骤
 *   *  下载源码
     *  创建虚拟环境
     *  安装torch，torchvision，cudatoolkit
     *  编译detectron2源码
 *  测试demo

## 背景 ##

最近在跑mask-rcnn，看到facebook推荐使用detectron2，所以就去配置了一下detecron2的环境，虽然二者的核心代码是差不多的，但是明显detectron2环境的配置过程比较简单，所以下面就来看看如何配置detecron2的环境吧~

## 配置 ##

搭建环境之前，先来说一下我的显卡配置，毕竟不同的显卡所支持的cuda版本是不一样的，比如**GTX30-系列的显卡只支持11.0以上的cuda版本**。

实验室的显卡是GTX3080Ti，所以conda虚拟环境中**cuda**的版本我安装了**11.0**，**pytorch**的版本为**1.7.1**。

对虚拟环境中安装cuda不熟悉的同学，可以看之前的这篇文章[conda虚拟环境中安装cuda和cudnn，再也不用头疼版本号的问题了][conda_cuda_cudnn]

这里必须吐槽一下官方！！！最新的detectron2的版本官网要求pytorch的版本必须高于1.8.0，但是1.8.0运行的时候又有bug，已经被很多人提这个问题了。解决的办法主要有两个：升高pytorch的版本到1.9.0，或者降低pytorch的版本到1.7.x，这里我选择了后者。

## 环境搭建步骤 ##

### 下载源码 ###

可以从官方github下载之前的版本，也可以从我的网盘下载。

**网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1Z9ki\_9\_NX2pE0JMRZEpiUA  
提取码：6666**

至于为什么不可以下载最新的，因为最新的代码里要求pytorch必须是1.8.x，低版本无法进行安装，所以只能下载以前的代码，希望你看到的时候官方已经解决这个问题了。

### 创建虚拟环境 ###

conda create -n detectron python=3.7

### 安装torch，torchvision，cudatoolkit ###

conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cudatoolkit=11.0

*  注意我的版本号，你可以按照你的cuda版本去官网查询对应的版本号
 *  在安装torch包之前，首先要根据上面提到的那篇文章在虚拟环境中安装cuda

### 编译detectron2源码 ###

cd到源码所在的文件夹，执行如下命令开始编译detectron2源码

python setup.py build develop

注意：编译完后项目中会多出来一个build文件夹，后期如果改变了pytorch版本，需要先使用命令rm -rf build/ \*\*/\*.so删掉build文件夹，再重新编译一下才可以使用！！！  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6YGH5Yiw5Z2O5bCx5b6X6L-I6L-H5Y67_size_7_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]

## 测试demo ##

源文件中有一个demo文件，可以用来测试。

cd到demo文件夹中，放入一张自己的图片，输入如下命令测试效果。

参数中1.jpg是我随便从网上找的，你可以随便找并放入demo文件夹中，如图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6YGH5Yiw5Z2O5bCx5b6X6L-I6L-H5Y67_size_7_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]

python demo.py --config-file ../configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml --input 1.jpg --opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl

[conda_cuda_cudnn]: https://blog.csdn.net/qq_43705697/article/details/121618276
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6YGH5Yiw5Z2O5bCx5b6X6L-I6L-H5Y67_size_7_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/08/9f4ee0c4218c42cf91bbe3d7b051ba08.png
[watermark_type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s_shadow_50_text_Q1NETiBA6YGH5Yiw5Z2O5bCx5b6X6L-I6L-H5Y67_size_7_color_FFFFFF_t_70_g_se_x_16 1]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/05/08/8e657ded6abe4e5aa8501279039a12c0.png