• https://github.com/open-mmlab/mmcv

  • 简介

    • 是OpenMMLab家自己开发的模块、包,其他框架的运行,例如MMDetection 的运行是依赖于这个库的

    • MMCV 是一个面向计算机视觉的基础库,它支持了很多开源项目,例如:

      • MMClassification: OpenMMLab 图像分类工具箱

      • MMDetection: OpenMMLab 目标检测工具箱

      • MMDetection3D: OpenMMLab 新一代通用 3D 目标检测平台

      • MMSegmentation: OpenMMLab 语义分割工具箱

      • MMAction2: OpenMMLab 新一代视频理解工具箱

      • MMTracking: OpenMMLab 一体化视频目标感知平台

      • MMPose: OpenMMLab 姿态估计工具箱

      • MMEditing: OpenMMLab 图像视频编辑工具箱

      • MMOCR: OpenMMLab 全流程文字检测识别理解工具包

      • MMGeneration: OpenMMLab 图片视频生成模型工具箱

    • MMCV 提供了如下众多功能:

      • 通用的 IO 接口

      • 图像和视频处理

      • 图像和标注结果可视化

      • 常用小工具(进度条,计时器等)

      • 基于 PyTorch 的通用训练框架

      • 多种 CNN 网络结构

      • 高质量实现的常见 CUDA 算子

  • 版本

    • MMCV有两个版本:

    • mmcv-full全面,具有完整的功能和各种开箱即用的 CUDA操作。建造需要更长的时间。

    • mmcv精简版没有 CUDA 操作,但具有所有其他功能,类似于 mmcv<1.0.0。当您不需要那些 CUDA 操作时,它很有用。

  • 安装

    • Linux 下pip安装

    • Windows下源码安装

      • B站教程

        • Win10配置MMSegmentation并训练自己数据集_哔哩哔哩_bilibili

        • 下载代码

        • 编译

          • 修改visual studio中的配置文件

            • 用Everything找到2019的x86和x61下面的cl.exe

            • 自己的路径是

            • C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Enterprise\VC\Tools\MSVC\14.20.27508\bin\Hostx86\x64

          • 修改环境变量

            • 然后将上面这个路径添加到自己系统的环境变量中,并且将路径上移到最顶层

            • 同时将CUDA_PATH 里面cuda的版本设置为10.2

            • 在命令行中输入set Path=C可以让环境变量的修改立马生效

            • 保存之后重新打开命令行

              • 输入cl,若是显示出了19的编译器,那么就证明没有问题了

          • 使用Anaconda的powershell进行编译

            • 这个一定是用使用Anaconda的powershell进行安装的,使用其他命令行是会报错的

              • 其他的非powershell会报下面的错误

              • 而Anaconda下面输入对应的命令则不会报这个错误

            • 切换环境

              • 单独一个activate不好使,前面必须加一个conda

              • conda activate MMDetection

            • pip install -r requirements.txt 安装MMCV需要的包

            • 根据显卡算力不同设置对应的参数

              • 查看英伟达显卡算力

              • 这里可以看到,我们的RTX2060的显卡算力是7.5的

              • 设置对应的参数

                • $env:TORCH_CUDA_ARCH_LIST="7.5"

                • $env:MMCV_WITH_OPS = 1

                • $env:MAX_JOBS = 8

                  • # 根据你可用CPU以及内存量进行设置

                  • 电脑一般的话,默认为4,若是电脑配置比较高的话,可以设置为8,其他数字就不确定了,一句话,4是肯定没有问题的,其他的值自行试验

                • 这里需要强调一点儿,就是必须用Anaconda 的powershell才行,否则会报文件名、目录名或卷标语法不正确。

            • 将上述参数输入到命令行中

          • 进行编译安装

            • python setup.py build_ext

              • python setup.py build_ext

              • 会显示下面的界面,有一个过程,这个才算在编译,若是一闪而过的话,那么大概率是出问题了

              • 编译完成后的界面长下面这样

            • python setup.py develop

              • python setup.py develop

              • 完成后长下面这样

          • 编译报错的解决办法

            • mmcv在windows上的安装踩坑记 - 知乎

            • 其实我没有安装他的这个方法来做,而是直接使用了命令行来做,一下子就好了,也没有报错,但是后续还是有很多坑,所以最好是按照人家的这个做法来进行修改编译

      • 官方教程

  • 注意事项

    • 注意:不要在同一个环境下安装两个版本,否则可能会遇到类似ModuleNotFoundError. 您需要先卸载一个,然后再安装另一个。Installing the full version is highly recommended if CUDA is available.

    • windows端安装的时候,不能使用pip直接安装,需要使用源码安装

    • 注意:MMCV 需要 Python3.6++。

    • 编译的时候不能使用CMD进行编译,必须使用powershell进行编译才行

    • cuda就用10.2 PyTorch就用1.8,这个是一定可以配置成功的,其他的版本没试过,不做保证,可能会有各种各样的坑,如果愿意的话,可以自行尝试

  • 报错

    • ERROR: Failed building wheel for mmcv-full

      • ERROR: Command errored out with exit status 1

      • 安装过程中报错,原因是没有C++环境!

      • windows端安装的时候,不能使用pip直接安装,需要使用源码安装

      • 其实我没有安装他的这个方法来做,而是直接使用了命令行来做,一下子就好了,也没有报错,但是后续还是有很多坑,所以最好是按照人家的这个做法来进行修改编译

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