Windows 下搭建 MMDetection 教程 - 从零开始 - 常规

在 Windows 系统上搭建 MMDetection 可以通过以下步骤完成：

安装 Python：首先，请确保您已经在 Windows 系统上安装了 Python。建议使用 Python 3.7 或更高版本。
安装 CUDA 和 cuDNN（可选）：如果您计划使用 GPU 进行训练和推理，还需要安装相应的 CUDA 和 cuDNN 版本，以便与您的 GPU 兼容。请根据您的 GPU 型号和驱动程序版本选择合适的 CUDA 和 cuDNN 版本，并按照官方文档进行安装。
克隆 MMDetection 代码库：打开命令行终端（如 cmd），导航到您想要存放代码的目录，并使用以下命令克隆 MMDetection 代码库：

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


4. **安装依赖项**：进入克隆的 mmdetection 目录，并使用以下命令安装依赖项：

cd mmdetection pip install -r requirements/build.txt pip install 'git+https://github.com/open-mmlab/cocoapi.git#subdirectory=pycocotools'


5. **编译 CUDA 扩展（可选）**：如果您计划使用 GPU 进行训练和推理，还需要编译 MMDetection 中的 CUDA 扩展。在 mmdetection 目录中，执行以下命令：

pip install -v -e .


这将在您的系统上编译并安装 CUDA 扩展。

6. **下载预训练模型权重文件**：MMDetection 依赖于预训练的权重文件来初始化模型。您可以从 MMDetection 的官方模型库下载适用于您的任务的预训练权重，并将其放入 mmdetection/checkpoints 目录中。

7. **运行示例代码**：您已经成功搭建了 MMDetection。您可以尝试运行示例代码来验证安装是否成功。在 mmdetection 目录中，您可以通过运行以下命令来运行示例代码：

python tools/train.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py


这将使用配置文件中指定的模型和数据集进行训练。确保您在配置文件中正确配置了数据集路径。

这样，您就成功搭建了 MMDetection，并可以根据您的需求进行配置和使用。请注意，MMDetection 的安装和配置可能因您的系统和软件环境而有所不同。如果遇到任何问题，请参考 MMDetection 的官方文档或在相关社区寻求帮助。