Pytorch 在Windows 10上安装Detectron2

在本文中，我们将介绍如何在Windows 10操作系统上安装Detectron2，并提供详细的步骤与示例来帮助您完成安装过程。

阅读更多：Pytorch 教程

什么是Detectron2？

Detectron2是一个用于计算机视觉任务的开源软件库，它基于PyTorch深度学习框架构建。Detectron2提供了各种先进的算法和模型，如物体检测、实例分割、关键点检测等，方便您在计算机视觉项目中使用。

安装步骤

以下是在Windows 10上安装Detectron2的详细步骤：

步骤1：创建虚拟环境

首先，我们需要创建一个虚拟环境来安装和管理Detectron2的依赖项。打开命令提示符或PowerShell，并导航到您希望创建虚拟环境的目录。

使用以下命令创建一个名为”detectron2″的虚拟环境：

python -m venv detectron2

激活虚拟环境：

.\detectron2\Scripts\activate

步骤2：安装PyTorch

在虚拟环境中安装PyTorch，可以使用以下命令：

pip install torch torchvision

步骤3：安装Detectron2

在安装Detectron2之前，我们需要安装一些其他的依赖项。以下是安装过程：

安装Cython

pip install cython

安装GCC

Detectron2需要GCC编译器来编译一些核心代码。您可以从MinGW官方网站下载并安装最新版本的GCC。安装完成后，将GCC的安装路径添加到系统环境变量中。

安装pycocotools

pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI

安装fvcore

pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'

安装Detectron2

最后，使用以下命令安装Detectron2：

pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/detectron2.git'

步骤4：验证安装

安装完成后，您可以使用以下示例代码来验证Detectron2是否成功安装：

import torch, torchvision
print(torch.__version__)

import detectron2
from detectron2.utils.logger import setup_logger
setup_logger()

import numpy as np
import os, json, cv2, random

from detectron2 import model_zoo
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import MetadataCatalog, DatasetCatalog

im = cv2.imread("input.jpg")

cfg = get_cfg()
cfg.MODEL.DEVICE = "cpu"
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.5
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")

predictor = DefaultPredictor(cfg)
outputs = predictor(im)

v = Visualizer(im[:, :, ::-1], MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]), scale=1.2)
out = v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))
cv2.imshow("output", out.get_image()[:, :, ::-1])
cv2.waitKey(0)