配置要求：
• linux (windows is not officially supported)
• python 3.5+ (python 2 is not supported)
• pytorch 1.1 or higher
• cuda 9.0 or higher
• nccl 2
• gcc(g++) 4.9 or higher
• mmcv
• os: ubuntu 16.04/18.04 and centos 7.2
• cuda: 9.0/9.2/10.0
• nccl: 2.1.15/2.2.13/2.3.7/2.4.2
gcc(g++): 4.9/5.3/5.4/7.3
安裝步驟：
1、建立conda虛擬環境並啟用它
conda create -n open-mmlab python=3.7 -y
source activate open-mmlab
2、安裝pytorch及torchvision
conda install -c pytorch pytorch torchvision -y
3、拷貝mmdetection倉庫
git clone
cd mmdetection
4、安裝requirement.txt及opencv-python
pip install -r requirements.txt
pip install opencv-python
pip install cython
pip install pycocotools
4、編譯mmdetection的配置檔案
python setup.py develop
from mmdet.apis import init_detector
from mmdet.apis import inference_detector
from mmdet.apis import show_result
import cv2
# 模型配置檔案
config_file =
'./configs/faster_rcnn_r50_fpn_1x.py'
# 預訓練模型檔案
checkpoint_file =
'./checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_20181010-3d1b3351.pth'
# 通過模型配置檔案與預訓練檔案構建模型
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device=
'cuda:0'
)# 測試單張並進行展示
))#y/1以及x/1表示沒有resize
)
在mmdetection資料夾下，執行：
python demo/demo_test.py
輸出（427，640，3），並在mmdetection/demo資料夾找到demo_result.jpg，即可。
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