怎样下载 mmdetection库

您可以按照以下步骤下载 mmdetection 库：

1. 在您的命令行界面中，使用以下命令克隆 mmdetection 仓库：

   git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git

2. 进入克隆的仓库目录：

   cd mmdetection

3. 确保您已安装好所需的依赖项。您可以使用以下命令安装 Python 依赖项：

   pip install -r requirements/build.txt
   pip install -v -e .  # or "python setup.py develop"

4. 接下来，编译相关 CUDA 扩展模块。如果您没有 CUDA，可以跳过此步骤：

   ./compile.sh

5. 最后，测试安装是否成功。您可以使用以下命令运行测试：

   pytest -v tests

完成上述步骤后，您就成功下载并安装了 mmdetection 库。请注意，这只是基本的下载和安装过程。如果您需要更详细的说明，请参考 mmdetection 官方文档或仓库中的其他资源。

相关问题

jetson下载低版本mmdetection

以下是在Jetson上下载低版本mmdetection的步骤：

1.首先，确保您已经安装了PyTorch。您可以通过以下命令检查PyTorch是否已安装：

import torch
print(torch.__version__)

2.接下来，您需要克隆mmdetection的GitHub存储库。在终端中运行以下命令：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git

3.进入mmdetection目录并切换到所需的版本。您可以使用以下命令列出所有可用的版本：

git tag

4.选择您想要的版本并切换到该版本。例如，如果您想要切换到v1.0rc1版本，则可以使用以下命令：

git checkout v1.0rc1

5.安装mmdetection的依赖项。您可以使用以下命令安装所有依赖项：

pip install -r requirements/build.txt
pip install "git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI"
pip install -v -e .

6.现在，您可以测试mmdetection是否已成功安装。您可以使用以下命令运行测试：

python tools/test.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py work_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/latest.pth --eval bbox

mmdetection3d的预训练模型下载

你可以在mmdetection3d的官方GitHub仓库中的Model Zoo中找到预训练模型的下载链接。具体步骤如下：

1. 访问mmdetection3d的GitHub仓库：https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d
2. 点击页面上方的“Model Zoo”标签
3. 在Model Zoo页面中，你可以找到不同的模型，包括Faster/Mask R-CNN, PointRCNN, MMDetection3D, 以及Swin Transformer 3D等等。每个模型都提供了下载链接，你可以根据你的需要选择相应的模型，并下载相应的权重文件。

需要注意的是，不同的模型有不同的训练数据集，因此下载相应的权重文件前，需要确保你的数据集和模型一致。