Windown10 配置Swin-Transformer-Object-Detectio目标检测环境_swin transformer环境配置

1.所需要的软件（包）介绍

1. VS 2017-2019 ，使用里面的C++编译软件去编译文件，用于安装mmcv，因为mmcv没有提供编译好的可用于windowns的文件。
2. MMDetection：是基于PyTorch的目标检测的开源工具箱。但是依赖与mmcv，支持pytorch1.5+
3. Mmcv：类似与Opencv
4. Apex：一款基于 PyTorch 的混合精度训练加速神器

 2.主要包版本选择

1. VS2019 选择安装2019的版本
2. MMDetection选择2.20.0的版本
3. mmcv选择1.3.17
4. Apex选择 22.03

3VS 2019的安装

3.1参照这篇博客到第5步

Visual Studio 2019安装与使用 - 知乎 (zhihu.com)

3.2配置环境变量

安装时记住安装位置，然后在 系统变量path 中添加VS2019的cl.exe文件路径：

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Tools\MSVC\14.****\bin\Hostx86\x64

C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Community\VC\Auxiliary\Build\vcvars64.bat

3.3 验证环境变量

在命令行中输入cl

4 conda创建虚拟环境与安装pytorch与其他包

4.1 创建虚拟环境

1. 输入 ：

   conda create -n swindet python=3.8
   

2. 启动环境：

   conda activate swindet
   

4.2 安装pytorch

1. 官网地址：PyTorch
2. 安装

   ​
   pip3 install torch==1.8.2+cu111 torchvision==0.9.2+cu111 torchaudio===0.8.2 -f https://download.pytorch.org/whl/lts/1.8/torch_lts.html
    
   ​
   

4.3 安装其他包

pip install cython matplotlib opencv-python timm -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

5 安装mmcv

5.1下载项目

项目地址：https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/README_zh-CN.md

5.2本地安装和编译

• 解压后将文件放在你创建的conda环境文件夹中

查看conda环境位置 命令

conda env list

将文件放入C:\Users\nd\AppData\Local\miniconda3\envs\swindet。

这时文件中就有mmcv的文件夹

• 打开conda 的power shell （我这里是使用的miniconda）

• 进入到conda环境，激活conda环境

conda activate swindet

• 进入到mmcv目录下 执行下面的命令来安装mmcv所需要的python包

pip install -r requirements.txt

• 配置环境变量：应该是编译mmcv所需要的

$env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.6"

$env:MMCV_WITH_OPS = 1

$env:MAX_JOBS = 8

• 开始编译

python setup.py build_ext

python setup.py develop

• 验证

pip list

6 安装mmdetection

6.1 下载 mmdetection

1. 项目地址

open-mmlab/mmdetection at v2.20.0 (github.com)

1. 解压，同样放到你创建的环境中的文件夹。

C:\Users\nd\AppData\Local\miniconda3\envs\swindet

6.2 本地安装

• 进入mmdetection的目录，安装mmdetection所需要的python包

 执行

pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

1. 一般情况下会报错，要修改一下内容

• 改完后再执行上面的命令

• 安装mmdetection

python setup.py develop

python setup.py develop

• 验证

pip list

7.安装apex

7.1下载apex

• 项目地址

NVIDIA/apex: A PyTorch Extension: Tools for easy mixed precision and distributed training in Pytorch (github.com)

下载，解压同样放到你创建的环境中的文件夹。

C:\Users\nd\AppData\Local\miniconda3\envs\swindet

7.2 安装apex

1. conda进入apex文件夹

1. 安装apex，执行

python setup.py install

1. 验证

pip list

8.验证环境是否可行

8.1下载代码swin的目标检测的代码

SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection: This is an official implementation for "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows" on Object Detection and Instance Segmentation. (github.com)

 

8.2下载权值文件

将权值文件放在你的swin解压的文件夹下

8.3验证环境可行性

• 打开环境，到项目文件，执行

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/swin/mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7_mstrain_480-800_adamw_3x_coco.py mask_rcnn_swin_tiny_patch4_window7.pth

运行成功后会出现

9.参考博客和视频

Visual Studio 2019安装与使用 - 知乎 (zhihu.com)

Swin Transformer目标检测2——环境配置2 - beyonderwei

【Swin Transformer 目标检测】-2. 环境配置（预备篇）_哔哩哔哩_bilibili

Windows10系统下swin-transformer目标检测环境搭建-CSDN博客

10.总结

遇到的最大问题是各个包之间的版本不兼容的问题，耗时2天完成环境的配置。

CUDA版本11.8

GPU NVIDIA GeForce RTX 3080