ubuntu下载安装MaskRCNN-benchmark
在window下，配个环境，一堆错误，一周多都没解决。换到ubuntu下，不到一天就配好了= =
强烈建议直接去ubuntu下配置，千万别在window环境下配置。
一、下载anaconda，创建虚拟环境
下载anaconda的步骤读者可以去百度，很简单。随后创建虚拟环境
conda create -n pytorch python=3.6.0
&emps;
二、下载CUDA与CUDNN
首先要更新驱动，随后进行安装。安装步骤可参考博主之前的博客。
https://blog.csdn.net/weixin_43828675/article/details/115708033?spm=1001.2014.3001.5501
https://blog.csdn.net/weixin_43828675/article/details/115710652?spm=1001.2014.3001.5501
三、安装maskrcnn-benchmark
- 笔者的环境信息
CUDA：10.0
CUDNN:7.6.5
pytorch：1.2.0
- 去pytorch官网下载相应的安装包
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
- 安装cocoapi
安装coco数据集有关的api
进入自己的目录下，进入虚拟环境
source activate pytorch
git clone https://github.com/cocodataset/cocoapi.git
cd cocoapi/PythonAPI
python setup.py build_ext install
- 安装apex
这一步是最容易错的，因为官网上下的版本很可能与自己的电脑的GCC不匹配，需要进行回退
apex是由nvidia维护的一个支持混合精度分布式训练的第三方pytorch扩展
这里不加sudo的话，很可能无法下载
sudo git clone https://github.com/NVIDIA/apex.git
降低apex的版本
cd apex
sudo git checkout f3a960f80244cf9e80558ab30f7f7e8cbf03c0a0
改变apex文件夹的权限
sudo chmod -R 777 ../apex
安装
python setup.py install --cuda_ext --cpp_ext
- 安装Mask-RCNN
cd ..
git clone https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark.git
cd maskrcnn-benchmark
python setup.py build develop
运行demo
进入到demo文件夹下
运行
python3 webcam.py --min-image-size 300 MODEL.DEVICE cuda
运行效果如下所示：
即使有GPU，运行速度也很慢，一帧基本要0.6s
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