Detectron2安装测试

2023-10-20 11:50
文章标签 安装 测试 detectron2

本文主要是介绍Detectron2安装测试，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

Detectron2安装测试

Detectron2是FAIR开源的基于Pytorch1.3.1的目标检测算法实现.

Detectron2-github

1.Detectron2安装

1.1 安装配置基本环境

可参考项目中的Installtion

  • conda create -n detectron2 python=3.7
  • conda activate detectron2
  • PyTorch 1.3
  • torchvision版本需要和pytorch的版本相适应，可参考 pytorch.org 安装。conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
  • OpenCV, Demo和显示时需要使用， pip install opencv-python
  • fvcore: pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'
  • pycocotools: pip install cython; pip install 'git+https://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'
  • GCC >= 4.9

注意：conda安装添加清华源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --set show_channel_urls yes

1.2 检测coda是否正确安装

运行如下代码，检查cuda安装是否正确

python -c 'import torch; from torch.utils.cpp_extension import CUDA_HOME; print(torch.cuda.is_available(), CUDA_HOME)'

输出：true /usr/local/cuda，我用的是 cuda10.1

如不是上述输出结果，查看.bashrc环境变量设置是否正确，如下设置：

# vim ~/.bashrc
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64:/usr/local/cuda/lib
export LIBRARY_PATH=$LIBRARY_PATH:/usr/local/cuda/lib64

source .bashrc 使设置的环境变量生效

1.3 detectron2 安装：

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
cd detectron2
python setup.py build develop

2.Detectron2测试

2.1 目标检测

模型提前下载好，存在目录下

python demo/demo.py  \--config-file /home/**/project/detectron2/configs/COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml \--input ceshi/test.jpg --output outputs/ \--opts MODEL.WEIGHTS '/home/**/project/detectron2/pre_train_model/COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_1x/137257794/model_final_b275ba.pkl'

在这里插入图片描述在CPU环境下配置好环境也可以进行测试，可参考Detectron2在CPU上执行出现“ Torch not compiled with CUDA enabled”的错误

2.2 实例分割

eg1:

python demo/demo.py  \--config-file /home/**/project/detectron2/configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml \--input ceshi/test.jpg --output outputs/ \--opts MODEL.WEIGHTS '/home/**/project/detectron2/pre_train_model/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl'

在这里插入图片描述

eg2:

import numpy as np
import cv2 as cv
from PIL import Image
#from matplotlib import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
import random
#from google.colab.patches import cv2_imshowimport detectron2
from detectron2.utils.logger import setup_logger
setup_logger()from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import MetadataCatalog
#下载图片
#wget http://images.cocodataset.org/val2017/000000439715.jpg -O input.jpg
im = cv.imread("/home/**/project/detectron2/ceshi/input.jpg")cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file("/home/**/project/detectron2/configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.5  #模型阈值
#cfg.MODEL.WEIGHTS = "./COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl"
cfg.MODEL.WEIGHTS = "/home/**/project/detectron2/pre_train_model/model_final_f10217.pkl"
predictor = DefaultPredictor(cfg)
outputs = predictor(im)pred_classes = outputs["instances"].pred_classes
pred_boxes = outputs["instances"].pred_boxes#在原图上画出检测结果
v = Visualizer(im[:, :, ::-1], MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]), scale=1.2)
v = v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))
plt.figure(2)
plt.imshow(v.get_image())
plt.show()

在这里插入图片描述
2.3 关键点检测

eg1:

python demo/demo.py  \--config-file /home/**/project/detectron2/configs/COCO-Keypoints/keypoint_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml \--input ceshi/test.jpg ceshi/test1.jpg ceshi/test2.jpg --output outputs/ \--opts MODEL.WEIGHTS '/home/**/project/detectron2/pre_train_model/COCO-Keypoints/keypoint_rcnn_R_50_FPN_3x/137849621/model_final_a6e10b.pkl'

在这里插入图片描述

eg2:

import numpy as np
import cv2 as cv
from PIL import Image
#from matplotlib import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
import random
#from google.colab.patches import cv2_imshowimport detectron2
from detectron2.utils.logger import setup_logger
setup_logger()from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import MetadataCatalogim = cv.imread("/home/**/project/detectron2/ceshi/input.jpg")cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file("/home/**/project/detectron2/configs/COCO-Keypoints/keypoint_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.5  #模型阈值
#cfg.MODEL.WEIGHTS = "./COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl"
cfg.MODEL.WEIGHTS = "/home/**/project/detectron2/pre_train_model/COCO-Keypoints/keypoint_rcnn_R_50_FPN_3x/137849621/model_final_a6e10b.pkl"
predictor = DefaultPredictor(cfg)
outputs = predictor(im)pred_classes = outputs["instances"].pred_classes
pred_boxes = outputs["instances"].pred_boxes#在原图上画出检测结果
v = Visualizer(im[:, :, ::-1], MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]), scale=1.2)
v = v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))
plt.figure(2)
#plt.imshow(v.get_image()[:, :, ::-1])
plt.imshow(v.get_image())
plt.show()

在这里插入图片描述

2.4 全景分割

eg1:

python demo/demo.py  \--config-file /home/**/project/detectron2/configs/COCO-PanopticSegmentation/panoptic_fpn_R_101_3x.yaml \--input ceshi/test.jpg ceshi/test1.jpg ceshi/test2.jpg --output outputs/ \--opts MODEL.WEIGHTS '/home/**/project/detectron2/pre_train_model/COCO-PanopticSegmentation/panoptic_fpn_R_101_3x/139514519/model_final_cafdb1.pkl'

在这里插入图片描述

eg2:

import numpy as np
import cv2 as cv
from PIL import Image
#from matplotlib import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
import random
#from google.colab.patches import cv2_imshowimport detectron2
from detectron2.utils.logger import setup_logger
setup_logger()from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import MetadataCatalogim = cv.imread("/home/**/project/detectron2/ceshi/input.jpg")cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file("/home/**/project/detectron2/configs/COCO-PanopticSegmentation/panoptic_fpn_R_101_3x.yaml")
cfg.MODEL.WEIGHTS = "/home/**/project/detectron2/pre_train_model/COCO-PanopticSegmentation/panoptic_fpn_R_101_3x/139514519/model_final_cafdb1.pkl"
predictor = DefaultPredictor(cfg)
panoptic_seg, segments_info = predictor(im)["panoptic_seg"]
v = Visualizer(im[:, :, ::-1], MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]), scale=1.2)
v = v.draw_panoptic_seg_predictions(panoptic_seg.to("cpu"), segments_info)
plt.imshow(v.get_image())
plt.show()

在这里插入图片描述

3.感谢

  1. https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/master/INSTALL.md

  2. https://www.aiuai.cn/aifarm1288.html#1.detectron2%E5%AE%89%E8%A3%85

如有错误，请指教。

这篇关于Detectron2安装测试的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/246922。

相关文章

Win10安装Maven与环境变量配置过程

Win10安装Maven与环境变量配置过程

《Win10安装Maven与环境变量配置过程》本文介绍Maven的安装与配置方法,涵盖下载、环境变量设置、本地仓库及镜像配置,指导如何在IDEA中正确配置Maven,适用于Java及其他语言项目的构建... 目录Maven 是什么？一、下载二、安装三、配置环境四、验证测试五、配置本地仓库六、配置国内镜像地址
阅读更多...
Python安装Pandas库的两种方法

Python安装Pandas库的两种方法

《Python安装Pandas库的两种方法》本文介绍了三种安装PythonPandas库的方法,通过cmd命令行安装并解决版本冲突,手动下载whl文件安装,更换国内镜像源加速下载,最后建议用pipli... 目录方法一：cmd命令行执行pip install pandas方法二：找到pandas下载库，然后
阅读更多...
Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法

Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法

《Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法》：本文主要介绍Linux系统中查询JDK安装目录的几种常用方法,方法分别是通过update-alternatives、Java命令、环境变量及目... 目录方法 1：通过update-alternatives查询（推荐）方法 2：检查所有已安装的 JDK方
阅读更多...
SQL Server安装时候没有中文选项的解决方法

SQL Server安装时候没有中文选项的解决方法

《SQLServer安装时候没有中文选项的解决方法》用户安装SQLServer时界面全英文,无中文选项,通过修改安装设置中的国家或地区为中文中国,重启安装程序后界面恢复中文,解决了问题,对SQLSe... 你是不是在安装SQL Server时候发现安装界面和别人不同，并且无论如何都没有中文选项？这个问题也
阅读更多...
2025版mysql8.0.41 winx64 手动安装详细教程

2025版mysql8.0.41 winx64 手动安装详细教程

《2025版mysql8.0.41winx64手动安装详细教程》本文指导Windows系统下MySQL安装配置,包含解压、设置环境变量、my.ini配置、初始化密码获取、服务安装与手动启动等步骤,... 目录一、下载安装包二、配置环境变量三、安装配置四、启动 mysql 服务，修改密码一、下载安装包安装地
阅读更多...
Redis MCP 安装与配置指南

Redis MCP 安装与配置指南

《RedisMCP安装与配置指南》本文将详细介绍如何安装和配置RedisMCP,包括快速启动、源码安装、Docker安装、以及相关的配置参数和环境变量设置,感兴趣的朋友一起看看吧... 目录一、Redis MCP 简介二、安www.chinasem.cn装 Redis MCP 服务2.1 快速启动（推荐）2.
阅读更多...
在macOS上安装jenv管理JDK版本的详细步骤

在macOS上安装jenv管理JDK版本的详细步骤

《在macOS上安装jenv管理JDK版本的详细步骤》jEnv是一个命令行工具,正如它的官网所宣称的那样,它是来让你忘记怎么配置JAVA_HOME环境变量的神队友,：本文主要介绍在macOS上安装... 目录前言安装 jenv添加 JDK 版本到 jenv切换 JDK 版本总结前言China编程在开发 Java
阅读更多...
Linux下在线安装启动VNC教程

Linux下在线安装启动VNC教程

《Linux下在线安装启动VNC教程》本文指导在CentOS7上在线安装VNC,包含安装、配置密码、启动/停止、清理重启步骤及注意事项,强调需安装VNC桌面以避免黑屏,并解决端口冲突和目录权限问题... 目录描述安装VNC安装 VNC 桌面可能遇到的问题总结描js述linux中的VNC就类似于Window
阅读更多...
虚拟机Centos7安装MySQL数据库实践

虚拟机Centos7安装MySQL数据库实践

《虚拟机Centos7安装MySQL数据库实践》用户分享在虚拟机安装MySQL的全过程及常见问题解决方案,包括处理GPG密钥、修改密码策略、配置远程访问权限及防火墙设置,最终通过关闭防火墙和停止Net... 目录安装mysql数据库下载wget命令下载MySQL安装包安装MySQL安装MySQL服务安装完成
阅读更多...
JAVA中安装多个JDK的方法

JAVA中安装多个JDK的方法

《JAVA中安装多个JDK的方法》文章介绍了在Windows系统上安装多个JDK版本的方法,包括下载、安装路径修改、环境变量配置（JAVA_HOME和Path）,并说明如何通过调整JAVA_HOME在... 首先去oracle官网下载好两个版本不同的jdk（需要登录Oracle账号，没有可以免费注册）下载完
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2