浅析mmdetection在windows10系统环境中搭建过程

下面是详细的"浅析mmdetection在windows10系统环境中搭建过程"攻略：

1. 安装Anaconda和CUDA

在Windows10系统环境中，我们首先需要安装Anaconda和CUDA。可以按照以下步骤进行：

1. 下载并安装Anaconda，下载地址：https://www.anaconda.com/products/individual#windows
2. 安装CUDA，下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

2. 建立虚拟环境

在安装好Anaconda和CUDA后，我们需要建立一个虚拟环境。这里我们以Python 3.7版本为例，可以在Anaconda Prompt中执行以下命令：

conda create -n mmdetection python=3.7

3. 安装PyTorch和其他依赖

在建立好虚拟环境后，我们需要安装PyTorch和其他依赖。可以在Anaconda Prompt中依次执行以下命令：

安装CUDA Toolkit（如果之前没有安装）

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

安装mmcv-full

pip install mmcv-full

安装其他依赖

pip install terminaltables matplotlib Pillow

4. 下载和安装mmdetection

完成上述步骤后，我们可以下载mmdetection并安装。可以在Anaconda Prompt中执行以下命令：

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .  # 可以在开发模式下进行安装

下载完成后，我们就可以在mmdetection目录下进行使用了。

5. 示例说明

以下使用两个示例来说明如何使用mmdetection：

示例1：测试图片

1. 下载已训练好的模型

wget https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/open-mmlab/mmdetection/models/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth

1. 使用训练好的模型进行图片测试

python demo/image_demo.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth demo/demo.jpg --device cpu --show-score-thr 0.5

示例2：测试视频

1. 下载已训练好的模型

wget https://s3.ap-northeast-2.amazonaws.com/open-mmlab/mmdetection/models/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth

1. 使用训练好的模型进行视频测试

python demo/video_demo.py configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth demo/demo.mp4 --device cpu --show-score-thr 0.5 --out-video result.mp4

以上就是"MMDetection在Windows10系统环境中搭建过程"的完整攻略，希望对您有所帮助。