企业网站优化的方式设计公司网页模板
文章目录
- 前言
- Detectron2
- 官方文档
- 官方指南
- 安装 Detectron2
- 虚拟环境
- 安装 PyTorch
- 安装 Detectron2
- 总结
前言
Detectron2 是 Meta AI 的一个机器视觉相关的库，建立在 Detectron 和 maskrcnn-benchmark 基础之上，可以进行目标检测、语义分割、全景分割，以及人体体姿骨干的识别。许多优秀的项目都基于这个库实现，如果想要复现或者在此基础上修改，就需要先成功安装 Detectron2。本文是作者成功在自己服务器上安装的一次示范，有需要的朋友参考这个示范在自己的服务器上进行尝试。
Detectron2
官方文档
项目官方仓库：
Github
项目官方指南：
安装手册
官方指南
python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'
# (add --user if you don't have permission)# Or, to install it from a local clone:
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
python -m pip install -e detectron2# On macOS, you may need to prepend the above commands with a few environment variables:
CC=clang CXX=clang++ ARCHFLAGS="-arch x86_64" python -m pip install ...
在本地编译前，先运行指令
rm -rf build/ **/*.so
安装 Detectron2
虚拟环境
conda create --name my_detectron2 python=3.10 -y
这里需要注意，python 最好大于 3.9 否则可能会出现问题
安装 PyTorch
conda install pytorch==1.12.0 torchvision==0.13.0 torchaudio==0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
这里安装完后，建议使用 nvcc -V 查看当前虚拟环境的的 CUDA version 是否与安装的 Pytorch 版本对应。如果不一致后续会报错。
如果不对应，运行下列指令查找可安装的 nvcc 版本
conda search -c nvidia cuda-nvcc
找到对应 cudatoolkit 的 nvcc 版本，我这里是 11.3，所以运行：
conda install -c nvidia cuda-nvcc==11.3.58
安装 Detectron2
如果你的环境一切符合官方的需求，直接运行指令即可：
python -m pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'
我在安装的过程中主要遇到了 gcc 和 g++ 的版本不匹配问题（detectron2 需要的 gcc 和 g++ 要在 8 之前，我这是 9），所以需要在虚拟环境中对 gcc 和 g++ 进行降级处理：
conda install -c conda-forge gcc=8 gxx=8export CC=gcc-8
export CXX=g++-8
在再次编译前，记得运行一下
rm -rf build/ **/*.so
同时，因为我的服务器连接 GitHub 不是很稳定，所以我先将项目 clone 到本地后再编译：
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
python -m pip install -e detectron2
然后就成功了