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Mask-RCNN
## 简介 Mask R-CNN 是在 Faster R-CNN 架构的基础上发展而来的,Faster R-CNN 是一种经典的两阶段目标检测算法,主要由骨干网络(Backbone)、区域建议网络(Region Proposal Network, RPN)和检测头(Detection Head)三部分组成。Mask R-CNN 在 Faster R-CNN 的基础上添加了一个用于生成目标掩码(mask)的分支,形成了一个多任务学习框架。 ## 安装 组件支持组合 | PyTorch版本 | fastpt版本 |Mask-RCNN版本 | DTK版本 | Python版本 | 推荐编译方式 | | ----------- | ----------- | ----------- | ------------------------ | -----------------| ------------ | | 2.5.1 | 2.1.0 |0.1 | >= 25.04 | 3.8、3.10、3.11 | fastpt不转码 | | 2.4.1 | 2.0.1 |0.1 | >= 25.04 | 3.8、3.10、3.11 | fastpt不转码 | + pytorch版本大于2.4.1 && dtk版本大于25.04 推荐使用fastpt不转码编译。 ### 1、使用pip方式安装 maskrcnn whl包下载目录:[光和开发者社区](https://download.sourcefind.cn:65024/4/main),选择对应的pytorch版本和python版本下载对应maskrcnn的whl包 ```shell pip install torch* (下载torch的whl包) pip install fastpt* --no-deps (下载fastpt的whl包) source /usr/local/bin/fastpt -E pip install maskrcnn* (下载的maskrcnn-fastpt的whl包) ``` ### 2、使用源码编译方式安装 #### 编译环境准备 提供基于fastpt不转码编译: 1. 基于光源pytorch基础镜像环境:镜像下载地址:[光合开发者社区](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch),根据pytorch、python、dtk及系统下载对应的镜像版本。 2. 基于现有python环境:安装pytorch,fastpt whl包下载目录:[光合开发者社区](https://sourcefind.cn/#/image/dcu/pytorch),根据python、dtk版本,下载对应pytorch的whl包。安装命令如下: ```shell pip install torch* (下载torch的whl包) pip install fastpt* --no-deps (下载fastpt的whl包, 安装顺序,先安装torch,后安装fastpt) pip install setuptools==59.5.0 wheel ``` #### 源码编译安装 - 代码下载 ```shell git clone https://developer.sourcefind.cn/codes/OpenDAS/maskrcnn.git # 根据编译需要切换分支 ``` - 提供2种源码编译方式(进入maskrcnn目录): ``` 1. 设置不转码编译环境变量 source /usr/local/bin/fastpt -C 2. 编译whl包并安装 cd NVIDIA/benchmarks/maskrcnn/implementations/pytorch/maskrcnn python3 setup.py -v bdist_wheel pip install dist/maskrcnn* 3. 源码编译安装 python3 setup.py install ``` #### 注意事项 + 若使用pip install下载安装过慢,可添加pypi清华源:-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ + ROCM_PATH为dtk的路径,默认为/opt/dtk + 在pytorch2.5.1环境下编译需要支持c++17语法,打开setup.py文件,把文件中的 -std=c++14 修改为 -std=c++17 ## 验证 使用时执行 ```shell source /usr/local/bin/fastpt -e ``` ```shell python3 Python 3.10.12 (main, Feb 4 2025, 14:57:36) [GCC 11.4.0] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import maskrcnn_benchmark >>> maskrcnn_benchmark.__version__ 0.1 >>> ``` 版本号与官方版本同步,查询该软件的版本号,例如0.1; ## Known Issue - 无 ## 参考资料 - [README_ORIGIN](README_ORIGIN.md) - [README_zh-CN](README_zh-CN.md) - [https://github.com/mlcommons/training_results_v3.1/tree/main/NVIDIA/benchmarks/maskrcnn/implementations/pytorch/maskrcnn](https://github.com/mlcommons/training_results_v3.1/tree/main/NVIDIA/benchmarks/maskrcnn/implementations/pytorch/maskrcnn)