MMSegmentation安装简明流程

Posted 2023-03-02 ArcGis_Niu

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了MMSegmentation安装简明流程相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

文章目录

前言
一、依赖
二、安装MMsegmentation
- 1、使用MIM安装MMCV
- 2、安装MMSegmentation
三、验证安装
- 1、下载配置文件和模型权重文件
- 2、验证是否安装正确
总结

前言

MMSegmentation 是 OpenMMLab 开源的基于 PyTorch 实现的功能强大的语义分割工具箱。
作者使用的操作平台是Ubuntu 20.04 CUDA10.2

一、依赖

1、确保环境符合要求

首先使用PyTorch准备一个环境

MMSegmentation 可以在 Linux、Windows 和 MacOS 上运行。它需要 Python 3.6 以上，CUDA 9.2 以上和 PyTorch 1.3 以上。

笔者的环境是Cuda 10.2
查看CUDA版本的方式：在终端中使用语句

nvcc -V

2、在自己设备上下载好Anaconda

3、创建并激活一个conda环境

此处创建了一个名为openmmlab的环境也可以起其他自己喜欢的名字

conda create -n openmmlab python=3.8
conda activate openmmlab

在创建过程中遇到了一些问题：

3.1 报错：conda下载包时，字节数与内容长度不匹配：

CondaError: Downloaded bytes did not match Content-Length
  url: https://repo.anaconda.com/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.0.5-cuda8.0_0.tar.bz2
  target_path: /home/yyf/miniconda3/pkgs/cudnn-7.0.5-cuda8.0_0.tar.bz2
  Content-Length: 261398285
  downloaded bytes: 47463195

原因是下载速度过慢，超过了设置的等待时间。有两个解决方案：
（1）添加新的镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

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/pytorch/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro/

（2）延长等待时间

conda config --set remote_read_timeout_secs 10000.0

4、安装PyTorch

在GPU平台上：

conda install pytorch torchvision -c pytorch

在CPU平台上：

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

二、安装MMsegmentation

1、使用MIM安装MMCV

pip install -U openmim
mim install mmcv-full

2、安装MMSegmentation

从源码安装：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
cd mmsegmentation
pip install -v -e .
# "-v "指详细说明，或更多的输出
# "-e" 表示在可编辑模式下安装项目，因此对代码所做的任何本地修改都会生效，从而无需重新安装。

三、验证安装

验证MMSegmentation是否安装正确

1、下载配置文件和模型权重文件

mim download mmsegmentation --config pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes --dest .

下载完成后，在当前文件夹下会出现两个文件

2、验证是否安装正确

python demo/image_demo.py demo/demo.png pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth --device cpu --out-file result.jpg

如果运行成功，会在当前文件夹中看到一张新的图片
result.jpg