linux平台的mmdetection安装

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

版权声明：本文为CSDN博主「ChunyeLi」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_32512123/article/details/121476589