yolact环境配置

要配置YOLACT的环境，请按照以下步骤进行操作：

1. 安装Python和必要的依赖项：首先，确保您已安装Python（建议使用Python 3.6或更高版本）。然后，使用pip或conda安装所需的依赖项。这些依赖项包括PyTorch、NumPy、SciPy、OpenCV等。您可以使用以下命令安装PyTorch：

   pip install torch torchvision

2. 克隆YOLACT的GitHub存储库：打开终端或命令提示符，并使用git命令克隆YOLACT的GitHub存储库。运行以下命令：

   git clone https://github.com/dbolya/yolact.git

3. 安装其他依赖项：进入克隆的存储库文件夹，并安装其他依赖项。运行以下命令：

   cd yolact
   pip install -r requirements.txt

4. 下载预训练权重文件（可选）：如果您希望使用预训练的YOLACT模型进行推理，您需要下载预训练权重文件。可以从YOLACT的GitHub存储库中找到这些文件，并将它们放在适当的位置。

5. 配置参数：根据您的需求，修改配置文件（config.py）中的参数。您可以调整模型的超参数、输入图像的大小、训练集和测试集的路径等。

完成这些步骤后，您应该已经成功配置了YOLACT的环境。您可以按照YOLACT的文档和代码库中的说明，运行推理或训练脚本，并开始使用YOLACT进行实例分割任务。

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在Ubuntu 18.04上建立Conda环境并配置YOLOv5（而非YOLACT，因为YOLOact这个项目不存在于主流的深度学习库中，通常指的是YOLOv3的轻量级版本）需要几个步骤：

1. **安装Miniconda**:
首先，你需要从Anaconda官网下载适合Linux的Miniconda安装包，它包含了Python和Conda工具。

# 下载Miniconda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 安装
sudo bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

2. **创建新环境**:
使用`conda create`命令创建一个新的Python环境，假设我们叫它`yolact_env`：

conda create -n yolact_env python=3.7 # 可以替换为你所需的Python版本
source activate yolact_env

3. **安装YOLOv5**:
在激活的环境中，使用`pip`安装YOLOv5及其依赖项：

pip install torch torchvision pyyaml
pip install detectron2 -f https://dl.fbaipublicfiles.com/detectron2/wheels/cu101/torch1.7/index.html
pip install fastai
git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git
cd yolov5
python setup.py build develop

4. **配置环境变量** (如果需要在终端全局使用):
将`yolov5`目录添加到系统的`PYTHONPATH`，例如:

export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/path/to/yolov5

5. **验证安装**:
检查YOLOv5是否安装成功，运行示例脚本：

python examples/train.py --weights '' --data /path/to/coco.yaml

yolact python

要使用yolact的python环境，你需要按照以下步骤进行设置和配置：
1. 首先，创建一个新的虚拟环境。你可以使用conda来创建虚拟环境。通过运行以下命令创建一个名为py37_YOLAct的虚拟环境：
conda create -n py37_YOLAct python=3.7

2. 激活虚拟环境。运行以下命令来激活虚拟环境：
source activate py37_YOLAct

3. 安装所需的依赖项。您需要安装cuda、torch、torchvision和torchaudio。您可以使用以下命令来安装这些依赖项：
pip install torch==1.7.0 cu110 torchvision==0.8.1 cu110 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

4. 检查pytorch是否安装成功。您可以使用以下命令来检查pytorch是否正确安装：
import torch
print(torch.cuda.is_available()) # 打印cuda是否可用
print(torch.cuda.device_count()) # 打印可用的GPU数量
print(torch.version.cuda) # 查看虚拟环境cuda版本

一旦您按照以上步骤正确设置了yolact的python环境，您就可以使用yolact进行训练或数据标注和转换了。例如，你可以使用以下命令修改yolact_base_config的batch_size为4来训练：
python train.py --config=yolact_base_config --batch_size=4

请替换相应的命令和配置文件名称以适应您的实际情况。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>