windows-安装mmdet

由于甲方的项目必须在Windows上运行,但是mmdet对window支持不太友好,所以写了一个文档

参考

202106更新

mmcv(1.2.4)可以直接使用预编译包,通过pip安装,跳过二三四步,直接编译mmdet(2.10)

mmcv(1.2.7)和mmdet(2.13)也可以

pip install mmcv-full==1.2.4 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html

依赖安装

百度网盘

密码:fctv

依赖如图所示:

依赖

一、cuda和cudnn安装

  1. 安装cuda11

    • 双击后运行,选择ok

    • 进入自定义安装

    • 在CUDA里取消VIsual Studio Intergration的选择

      至于驱动,NCIDIA GeForce,可以先桌面右键打开NVIDIA控制面板,帮助->系统信息->组件,查看显卡驱动版本。

      如果本机的驱动版本(当前版本)小于cuda对应的版本(新版本),则选择,否则不选。如果当前版本小于新版本,并且不覆盖安装,之后电脑会频繁蓝屏或死机

  2. 安装cudnn8.1

    • 解压文件后,将对应的文件拷贝到cuda的安装目录
      C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.0
  3. 在终端输入nvcc -V查看是否有输出

二、vs_BuildTools安装

  • 注:选择2019的16.8.6版本,16.9版本会出现问题,选择C++生成工具即可
  • 为cl添加环境变量,找到安装路径,并添加到PATH。例如添加 C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\BUildTools\VC\Tools\MSVC\14.27.29110\bin\Hostx86\x64PATH

三、torch和torchvision安装

  1. conda创建新环境

    conda create --n mmdet python=3.7
  1. pip install离线安装两个包

四、mmcv的编译

  1. git克隆并进入mmcv

    git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git  # 可以用国内源加速
    git checkout v1.2.7  # 更换为1.2.7版本
    cd mmcv
    pip install -r requirements.txt  #安装所需 Python 依赖包
  2. 修改torch源代码防止utf-8的问题

    在conda安装环境envs\mmdet\Lib\site-packages\torch\utils\cpp_extension.py将所有decode替换成decode('utf-8','ignore')

  3. 添加环境变量并本地编译
    注:使用powershell,若没有conda actite可以在里面输入conda init powershell

    $env:MMCV_WITH_OPS = 1
    $env:MAX_JOBS = 8 # 根据你可用CPU以及内存量进行设置
    $env:CUDA_HOME = $env:CUDA_PATH_V11_0
    $env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="6.1" # 设置算力 GTX 1080为6.1
    • 也可以直接用pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu110/torch1.7.0/index.html

五、mmdetection的安装

  • 同之前linux系统一样,选择2.10版本
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