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开始你的第一步 — MMDetection 3.3.0 文档
依赖
步骤 0. 下载并安装 Anaconda。
步骤 1. 创建并激活一个 conda 环境。#xff08;我选择的是python3.10#xff09;
conda create --name openmmlab python3.8 -y
conda activate openmmlab
步骤 2. 基于 PyTo…参考文档
开始你的第一步 — MMDetection 3.3.0 文档
依赖
步骤 0. 下载并安装 Anaconda。
步骤 1. 创建并激活一个 conda 环境。我选择的是python3.10
conda create --name openmmlab python3.8 -y
conda activate openmmlab
步骤 2. 基于 PyTorch 官方说明安装 PyTorch。
在 GPU 平台上
conda install pytorch torchvision -c pytorch
在 CPU 平台上
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch 安装流程
最佳实践
步骤 0. 使用 MIM 安装 MMEngine 和 MMCV。
pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install mmcv2.0.0
此时可能会报错
Failed to build mmcv
ERROR: Could not build wheels for mmcv, which is required to install pyproject.toml-based projects
原因分析因为mmcv需要和pytorch版本匹配。
在终端输入查看自己的版本
python -c import torch;print(torch.__version__)
官网上选择自己的版本有对应的指令可以安装我的版本 如果版本不匹配会报错我刚开始的选择的是mmcv2.0.0版本
AssertionError: MMCV2.2.0 is used but incompatible. Please install mmcv2.0.0rc4. MMDetection 可以在 CPU 环境中构建。在 CPU 模式下可以进行模型训练需要 MMCV 版本 2.0.0rc4、测试或者推理。
步骤 1. 安装 MMDetectionGitHub - open-mmlab/mmdetection: OpenMMLab Detection Toolbox and Benchmark。
方案 a如果你开发并直接运行 mmdet从源码安装它
git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -v -e .
# -v 指详细说明或更多的输出
# -e 表示在可编辑模式下安装项目因此对代码所做的任何本地修改都会生效从而无需重新安装。
步骤 2. 验证安装是否成功。
import mmdet
print(mmdet.__version__)
# 预期输出3.0.0 或其他版本号 下面是参考适合新手的Pycharm版mmdetection目标检测框架实现
