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Detectron2
## 简介 Detectron2 是 Facebook AI Research 的下一代软件系统实现最先进的对象检测算法 ## 安装 ### 使用pip方式安装 - detectron2 whl包下载目录:[http://10.6.10.68:8000/customized/detectron2/dtk2310/](http://10.6.10.68:8000/customized/detectron2/dtk2310/). 目前只提供有python3.8, pytorch2.1版本的安装包 (内网whl包安装, 不保证链接一直有效,无安装包推荐源码编译) ```shell pip install detectron2* (下载的detectron2的whl包) ``` - 也可以在光合[光合开发者社区](https://developer.hpccube.com/tool/#sdk) AI 生态包中获取最新的 detectron2 Release 版本(需对应 DCU Toolkit 版本与 python 版本) ```bash python3 -m pip install detectron2-0.1.3-cp38-cp38-linux_x86_64.whl ``` ### 使用源码编译方式安装 #### 编译环境准备 - 安装相关依赖 ```shell pip install numpy pip install 'urllib3==1.26.14' pip install wheel pip install opencv-python ``` - 拉取 detectron2 代码 ``` git clone -b v0.6-fastpt http://developer.hpccube.com/codes/OpenDAS/detectron2.git ``` - 在首页 | 光合开发者社区下载 dtk25.04 解压在 /opt/ 路径下,并建立软连接,例如: 在[开发者社区](https://developer.hpccube.com/tool/#sdk) DCU Toolkit 中下载 DTK-25.04 解压至 /opt/ 路径下,并建立软链接 ``` cd /opt && ln -s dtk-25.04 dtk ``` - 安装pytorch. fastpt whl包下载目录: [开发者社区](https://das.sourcefind.cn:55011/portal/#/home). 根据需求下载对应的版本, 以torch whl包为例[http://10.16.4.1:8000/debug/pytorch/dtk25.04/](http://10.16.4.1:8000/debug/pytorch/dtk25.04/)只提供例子,具体需要根据环境安装不同的whl包 安装如下: ```shell pip install torch* (下载的torch的whl包) pip install fastpt* (下载的fastpt的whl包,fastpt包安装在torch包后面) ``` #### 源码编译 ```shell export FORCE_CUDA=1 source /usr/local/bin/fastpt -C ``` - 方案一 (优先推荐方案一) ```shell python -m pip install -e detectron2 或者 cd detectron2 && pip install -e . ``` - 方案二, 编译whl包 ``` cd detectron2 python setup.py install --user bdist_wheel pip install dist/detectron2* ``` ## 单侧 ```shell cd detectron2 python -m unittest discover -v -s ./tests ``` ## Known Issue ``` 无 ``` ## 参考资料 - [README_ORIGIN](README_ORIGIN.md) - [https://github.com/facebookresearch/detectron2.git](https://github.com/facebookresearch/detectron2.git)