mmdetection(linux)安装

要在Linux上安装mmdetection，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 克隆 mmdetection 仓库：

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

2. 创建并激活虚拟环境（可选，但强烈推荐）：

   conda create -n your_env_name python=3.7 -y
   conda activate your_env_name

3. 安装依赖项：

   pip install -r requirements/build.txt
   pip install -v -e .

4. 编译CUDA扩展（如果您要使用GPU）：

   cd mmdet/ops
   python setup.py develop
   cd ../..

5. 下载预训练模型权重（可选）：
您可以从 `https://github.com/open-mmlab/mmdetection/blob/master/docs/model_zoo.md` 下载预训练权重，并将其放在您选择的路径中。

完成上述步骤后，您应该已经成功安装了mmdetection，并可以在Linux上运行它了。请确保您的系统满足所需的依赖项和要求。有关更详细的安装说明，请参阅 mmdetection 的官方文档。

相关问题

mmdetection2安装linux

安装mmdetection2在Linux下的过程如下：
首先，访问https://github.com/open-mmlab/mmdetection 找到对应的版本。本文选择的版本是2.13.0。

进入mmdetection-2.13.0目录，执行以下命令：

pip install -r requirements.txt
pip install -v -e .

接着，解决可能出现的版本匹配问题。根据经验，确保以下版本安装正确：

conda install pytorch=1.7.0 torchvision=0.8.0 mmdetection==2.13.0 mmcv-full==1.3.3

请注意，最后一行命令中的"mmcv-full"需要加上"==1.3.3"来确保安装的是指定的版本。

安装的顺序对mmdetection和mmcv没有影响，可以任意选择先安装哪个。

这样就完成了mmdetection2在Linux下的安装。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [配置mmdetection环境.txt](https://download.csdn.net/download/qq_39625973/12675546)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [linux平台的mmdetection安装](https://blog.csdn.net/sinat_32512123/article/details/121476589)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

linux安装mmdetection

要在Linux上安装mmdetection，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装Anaconda或Miniconda，创建一个新的虚拟环境。

2. 在虚拟环境中安装PyTorch和CUDA。

3. 克隆mmdetection的GitHub仓库。

4. 安装mmdetection所需的依赖项，包括Cython、opencv-python、pycocotools等。

5. 编译mmdetection中的一些C++扩展，如nms、roi_align等。

6. 运行测试脚本，确保mmdetection能够正常工作。

具体的安装步骤可以参考mmdetection的官方文档。