开始你的第一步

依赖

本节中，我们将演示如何用 PyTorch 准备一个环境。

MMDetection 支持在 Linux，Windows 和 macOS 上运行。它需要 Python 3.7 以上，CUDA 9.2 以上和 PyTorch 1.6 以上。

如果你对 PyTorch 有经验并且已经安装了它，你可以直接跳转到[下一小节](#安装流程)。否则，你可以按照下述步骤进行准备。

步骤 0. 从官方网站下载并安装 Miniconda。

步骤 1. 创建并激活一个 conda 环境。

conda create --name openmmlab python=3.8 -y
conda activate openmmlab

步骤 2. 基于 PyTorch 官方说明安装 PyTorch。

在 GPU 平台上：

conda install pytorch torchvision -c pytorch

在 CPU 平台上：

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

安装流程

我们推荐用户参照我们的最佳实践安装 MMDetection。不过，整个过程也是可定制化的，更多信息请参考自定义安装章节。

最佳实践

步骤 0. 使用 MIM 安装 MMEngine 和 MMCV。

pip install -U openmim
mim install mmengine
mim install "mmcv>=2.0.0"

注意： 在 MMCV-v2.x 中，mmcv-full 改名为 mmcv，如果你想安装不包含 CUDA 算子精简版，可以通过 mim install "mmcv-lite>=2.0.0rc1" 来安装。

步骤 1. 安装 MMDetection。

方案 a：如果你开发并直接运行 mmdet，从源码安装它：

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

方案 b：如果你将 mmdet 作为依赖或第三方 Python 包，使用 MIM 安装：

mim install mmdet

验证安装

为了验证 MMDetection 是否安装正确，我们提供了一些示例代码来执行模型推理。

步骤 1. 我们需要下载配置文件和模型权重文件。

mim download mmdet --config rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco --dest .

下载将需要几秒钟或更长时间，这取决于你的网络环境。完成后，你会在当前文件夹中发现两个文件 rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py 和 rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth。

步骤 2. 推理验证。

方案 a：如果你通过源码安装的 MMDetection，那么直接运行以下命令进行验证：

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py --weights rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth --device cpu

你会在当前文件夹中的 outputs/vis 文件夹中看到一个新的图像 demo.jpg，图像中包含有网络预测的检测框。

方案 b：如果你通过 MIM 安装的 MMDetection，那么可以打开你的 Python 解析器，复制并粘贴以下代码：

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector

config_file = 'rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py'
checkpoint_file = 'rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth'
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cpu')  # or device='cuda:0'
inference_detector(model, 'demo/demo.jpg')

你将会看到一个包含 DetDataSample 的列表，预测结果在 pred_instance 里，包含有检测框，类别和得分。

自定义安装

CUDA 版本

在安装 PyTorch 时，你需要指定 CUDA 的版本。如果你不清楚应该选择哪一个，请遵循我们的建议：

对于 Ampere 架构的 NVIDIA GPU，例如 GeForce 30 系列以及 NVIDIA A100，CUDA 11 是必需的。
对于更早的 NVIDIA GPU，CUDA 11 是向后兼容 (backward compatible) 的，但 CUDA 10.2 能够提供更好的兼容性，也更加轻量。

请确保你的 GPU 驱动版本满足最低的版本需求，参阅 NVIDIA 官方的 CUDA 工具箱和相应的驱动版本关系表。

如果按照我们的最佳实践，安装 CUDA 运行时库就足够了，这是因为不需要在本地编译 CUDA 代码。但如果你希望从源码编译 MMCV，或是开发其他 CUDA 算子，那么就必须安装完整的 CUDA 工具链，参见 [NVIDIA 官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)，另外还需要确保该 CUDA 工具链的版本与 PyTorch 安装时的配置相匹配（如用 `conda install` 安装 PyTorch 时指定的 cudatoolkit 版本）。

不使用 MIM 安装 MMEngine

要使用 pip 而不是 MIM 来安装 MMEngine，请遵照 MMEngine 安装指南。

例如，你可以通过以下命令安装 MMEngine。

pip install mmengine

不使用 MIM 安装 MMCV

MMCV 包含 C++ 和 CUDA 扩展，因此其对 PyTorch 的依赖比较复杂。MIM 会自动解析这些依赖，选择合适的 MMCV 预编译包，使安装更简单，但它并不是必需的。

要使用 pip 而不是 MIM 来安装 MMCV，请遵照 MMCV 安装指南。它需要您用指定 url 的形式手动指定对应的 PyTorch 和 CUDA 版本。

例如，下述命令将会安装基于 PyTorch 1.12.x 和 CUDA 11.6 编译的 MMCV。

pip install "mmcv>=2.0.0" -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu116/torch1.12.0/index.html

在 CPU 环境中安装

MMDetection 可以在 CPU 环境中构建。在 CPU 模式下，可以进行模型训练（需要 MMCV 版本 >= 2.0.0rc1）、测试或者推理。

但是，以下功能在该模式下不能使用：

Deformable Convolution
Modulated Deformable Convolution
ROI pooling
Deformable ROI pooling
CARAFE
SyncBatchNorm
CrissCrossAttention
MaskedConv2d
Temporal Interlace Shift
nms_cuda
sigmoid_focal_loss_cuda
bbox_overlaps

因此，如果尝试训练/测试/推理包含上述算子的模型，将会报错。下表列出了将会受影响的相关算法。

操作	模型
Deformable Convolution/Modulated Deformable Convolution	DCN、Guided Anchoring、RepPoints、CentripetalNet、VFNet、CascadeRPN、NAS-FCOS、DetectoRS
MaskedConv2d	Guided Anchoring
CARAFE	CARAFE
SyncBatchNorm	ResNeSt

在 Google Colab 中安装

Google Colab 通常已经包含了 PyTorch 环境，因此我们只需要安装 MMEngine，MMCV 和 MMDetection 即可，命令如下：

步骤 1. 使用 MIM 安装 MMEngine 和 MMCV。

!pip3 install openmim
!mim install mmengine
!mim install "mmcv>=2.0.0,<2.1.0"

步骤 2. 使用源码安装 MMDetection。

!git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
%cd mmdetection
!pip install -e .

步骤 3. 验证安装是否成功。

import mmdet
print(mmdet.__version__)
# 预期输出：3.0.0 或其他版本号

在 Jupyter Notebook 中，感叹号 `!` 用于执行外部命令，而 `%cd` 是一个[魔术命令](https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html#magic-cd)，用于切换 Python 的工作路径。

通过 Docker 使用 MMDetection

我们提供了一个 Dockerfile 来构建一个镜像。请确保你的 docker 版本 >=19.03。

# 基于 PyTorch 1.9，CUDA 11.1 构建镜像
# 如果你想要其他版本，只需要修改 Dockerfile
docker build -t mmdetection docker/

用以下命令运行 Docker 镜像：

docker run --gpus all --shm-size=8g -it -v {DATA_DIR}:/mmdetection/data mmdetection

排除故障

如果你在安装过程中遇到一些问题，请先查看 FAQ 页面。如果没有找到解决方案，你也可以在 GitHub 上提出一个问题。

使用多个 MMDetection 版本进行开发

训练和测试的脚本已经在 PYTHONPATH 中进行了修改，以确保脚本使用当前目录中的 MMDetection。

要使环境中安装默认版本的 MMDetection 而不是当前正在使用的，可以删除出现在相关脚本中的代码：

PYTHONPATH="$(dirname $0)/..":$PYTHONPATH

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