ubuntu18.04-detectron2-PointRend网络运行环境配置

2023-10-28 15:50

本文主要是介绍ubuntu18.04-detectron2-PointRend网络运行环境配置,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!

ubuntu18.04-detectron2-PointRend网络运行环境配置

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官方安装detectron2链接:https://github.com/facebookresearch/detectron2/blob/master/INSTALL.md

要求
1安装依赖项
2安装detectron2
3demo测试
4安装apex
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要求:

Python ≥ 3.6

gcc & g++ ≥ 5

PyTorch ≥ 1.4

OpenCV

pycocotools>=2.0.1

fvcore

1安装依赖项

在ubuntu搭建好pytorch环境后快速安装以下依赖项:

(搭建链接https://blog.csdn.net/qq_45323642/article/details/108024171)

输入命令:sudo apt-get update
在这里插入图片描述

输入命令:sudo apt-get install build-essential python3-dev
在这里插入图片描述

输入命令:sudo apt-get install libpng-dev libjpeg-dev python3-opencv
在这里插入图片描述
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输入命令:sudo apt-get install ca-certificates pkg-config
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输入命令:sudo apt-get install git curl wget automake libtool
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输入命令:curl -fSsL -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
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输入命令:sudo python3 get-pip.py && rm get-pip.py
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输入命令:sudo pip install opencv-python
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输入命令:sudo pip install cloudpickle
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输入命令:sudo pip install matplotlib
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输入命令:sudo pip install tabulate
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输入命令:sudo pip install tensorboard
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输入命令:sudo pip install ‘git+https://github.com/facebookresearch/fvcore’
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输入命令:sudo pip install cython
在这里插入图片描述

输入命令:sudo pip install pycocotools
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2 Detectron2安装

输入命令:git clone git@github.com:facebookresearch/detectron2.git
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在该电脑上去获取github仓库权限
输入命令:ssh-keygen -t rsa -c “你的github账户名”
在这里插入图片描述

复制白色那一段,并在终端输入命令:cat+复制的那一段路径
获取ssh文件如下白色的那一段,复制
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登录github 将ssh文件粘贴到ssh keys 下
在这里插入图片描述
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点击账户头像,选择settings
在这里插入图片描述

选择ssh and gpg keys
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点击new ssh keys
在这里插入图片描述

将上次复制的一段粘贴到下方key输入框中,点击add ssh key,完成。
在这里插入图片描述
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再次用代码将detectron2克隆到远程仓库
输入命令:git clone git@github.com:facebookresearch/detectron2.git
在这里插入图片描述

切换路径到detectron2
输入命令:cd detectron2
在这里插入图片描述

输入命令:python setup.py build develop
在这里插入图片描述

用时有点长,耐心等待即可。

验证:在终端输入命令:python
接着输入:import detectron2
若无报错,且有输入提示符,则证明安装成功。
在这里插入图片描述

3Demo测试

在安装好的detectron2 文件夹里新建两个文件夹 input ,outputs,并在input文件夹放入你需要测试的图片(我这边网上下载了一张狗的照片JPG格式)
在这里插入图片描述
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输入命令:Python demo/demo.py /
#detectron2文件夹里有一个demo文件 这一段代码意为用python 调用该文件
输入命令:–config-file configs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x_yaml /
#调用同路径下configs文件夹里的mask_rcnn_R_50_FPN_3x_yaml模型
输入命令:–input input/test.jpg /
#测试图片输入路径
输入命令:–output outputs/
#测试图片输出路径
输入命令:-opts MODEL.WEIGHTS detectron2://COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x/137849600/model_final_f10217.pkl
#从网络上下载他人已经训练好的模型的参数
#(在后续实验也可以用自己训练好的模型的参数来进行测试自己的模型效果)
在这里插入图片描述

报错显示没有cv2模块,也就是没有opencv模块,再次用命令安装一次
输入命令:sudo pip install opencv-python
在这里插入图片描述

显示我已经安装了,利用conda list查看一下是否有OpenCV
发现列表里并没有
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

于是换一种安装方法再来一次
输入命令:pip install opencv-python
在这里插入图片描述

安装成功
再次运行demo测试命令:
在这里插入图片描述

运行完成,查看outputs文件夹中的输出项:
在这里插入图片描述

测试成功。

4安装apex模块

输入命令:git clone https://github.com/NVIDIA/apex
输入命令:cd apex
输入命令:pip install -v --no-cache-dir --global-option="–cpp_ext" --global-option="–cuda_ext" ./

之前对git克隆仓库进行过配置,所以这里一般不会出现问题,操作和安装detectron2一模一样。

这一步完成之后,便可以在该电脑上进行PointRend网络的训练与测试。

这篇关于ubuntu18.04-detectron2-PointRend网络运行环境配置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/294271

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