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使用Docker安裝detectron2的配置方法

 更新時(shí)間:2024年03月21日 10:42:45   作者:培根芝士  
Detectron2 是一個(gè)用于目標(biāo)檢測、分割和其他視覺識別任務(wù)的平臺,下面采用 docker 方式在 windows 上安裝,對Docker安裝detectron2的配置方法感興趣的朋友一起看看吧

Detectron2 是一個(gè)用于目標(biāo)檢測、分割和其他視覺識別任務(wù)的平臺。

Detectron2 官網(wǎng)安裝教程是基于 linux 安裝的,在 windows 上直接安裝有很多問題,下面采用 docker 方式在 windows 上安裝。

拉取cuda116鏡像

docker pull nvcr.io/nvidia/cuda:11.6.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04

創(chuàng)建容器

docker run --gpus=all  -it --name ernerf -v D:\Projects\ER-NeRF:/ernerf nvcr.io/nvidia/cuda:11.6.1-cudnn8-devel-ubuntu20.04

安裝依賴環(huán)境

apt-get update -yq --fix-missing \
 && DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -yq --no-install-recommends \
    pkg-config \
    wget \
    cmake \
    curl \
    git \
    vim

安裝Miniconda3

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -u -p ~/miniconda3
~/miniconda3/bin/conda init
source ~/.bashrc

創(chuàng)建環(huán)境

conda create -n detectron python=3.10
conda activate detectron

安裝依賴庫

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
pip install cython opencv-python opencv-python-headless

安裝detectron2

git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2.git
pip install -e detectron2

調(diào)用示例

from detectron2.config import get_cfg
from detectron2 import model_zoo
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.utils.visualizer import Visualizer
from detectron2.data import MetadataCatalog
import cv2
# 加載配置文件
cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.5  # 設(shè)置閾值
cfg.MODEL.WEIGHTS = model_zoo.get_checkpoint_url("COCO-Detection/faster_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml")
# 創(chuàng)建預(yù)測器
predictor = DefaultPredictor(cfg)
# 加載圖像
im = cv2.imread("./image.jpg")
# 進(jìn)行預(yù)測
outputs = predictor(im)
# 可視化預(yù)測結(jié)果
v = Visualizer(im[:, :, ::-1], MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]), scale=1.2)
v = v.draw_instance_predictions(outputs["instances"].to("cpu"))
cv2.imwrite('./output.jpg', v.get_image()[:, :, ::-1])

到此這篇關(guān)于使用Docker安裝detectron2的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Docker安裝detectron2內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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