Windows环境下安装mmdetection详细步骤

"安装mmdetection的心得记录" 在Windows环境下安装mmdetection是一个涉及多个步骤的过程，主要包括CUDA的安装、PyTorch的配置、mmcv-full的安装以及mmdetection框架本身的安装。以下是对这些步骤的详细说明： 1. CUDA的安装 安装CUDA需要访问NVIDIA的官方网站，网址为<https://developer.nvidia.com/cuda-downloads>，选择适合你系统配置的CUDA版本。在本例中，推荐的是CUDA 11.5。下载并安装后，为了使CUDA能在系统中正常工作，还需要将其添加到系统的环境变量中。 2. PyTorch的配置 PyTorch的安装通常已经在之前的文档中有详细说明，这里不再赘述。确保安装的PyTorch版本与CUDA版本兼容，例如，如果CUDA是11.1，则应选择与之匹配的PyTorch版本。 3. mmcv-full的安装 mmcv-full是mmdetection的重要依赖库，它提供了许多计算机视觉相关的工具和模块。首先，需要确定mmcv-full的正确版本，比如对于CUDA 11.1和PyTorch 1.9.0，可以访问<https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu111/torch1.9.0/index.html>下载对应的whl文件。在本例中，下载的文件名为`mmcv_full-1.3.9-cp38-cp38-manylinux1_x86_64.whl`。但需要注意的是，这个文件名需要根据你的Python版本和操作系统进行调整。如果你的Python是3.8且系统是64位，需要将文件名修改为`mmcv_full-1.3.9-cp38-cp38-win_amd64.whl`。将修改后的文件放在Anaconda的scripts目录下，然后通过命令行（如Anaconda Prompt）进入scripts目录，使用`pip install`命令进行安装。 4. mmdetection的安装 安装mmdetection框架，需要在Anaconda Powershell Prompt环境中执行以下命令： ``` git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git cd mmdetection pip install -r requirements/build.txt pip install -v -e . ``` 这些命令会克隆mmdetection的GitHub仓库，安装构建所需的依赖项，然后以开发模式安装mmdetection。 5. 其他注意事项 在安装过程中，可能会遇到使用`git clone`指令的问题。在这种情况下，可能需要安装名为“dev-sidecar”的软件，可以从Gitee上的<https://gitee.com/docmirror/dev-sidecar/releases>获取下载链接，并按照指示进行安装和证书配置，以解决`git clone`指令的使用问题。 以上就是在Windows系统中安装mmdetection的详细步骤，每个环节都需确保与你的系统配置相匹配，才能顺利完成安装。在实际操作中，可能会遇到各种问题，如网络连接、版本兼容性等，需要根据具体情况进行调试和解决。