概要

まだまだ日本語情報が少ない物体検出フレームワーク"MMDetection"について、学んだことを記録していこうと思います。間違い等ありましたらぜひコメントで教えてください。よろしくお願いします。

MMDetection とは

香港中文大学（CUHK）が開発している物体検出のためのライブラリであり、PyTorchで書かれている。
物体検出やセグメンテーションの最新研究で頻繁に利用されている。
モジュールを組み合わせてモデルを設計する仕組みになっており、部品の組み替えが簡単に行える。

必要な環境

Linux or macOS
Python 3.6+
PyTorch 1.3+
CUDA 9.2+
GCC 5+
MMCV (バージョンについては下表を参照)

MMDetection ver.	MMCV ver.
master	mmcv-full>=1.2.4, <1.3
2.8.0	mmcv-full>=1.2.4, <1.3
2.7.0	mmcv-full>=1.1.5, <1.3
2.6.0	mmcv-full>=1.1.5, <1.3
2.5.0	mmcv-full>=1.1.5, <1.3
2.4.0	mmcv-full>=1.1.1, <1.3
2.3.0	mmcv-full==1.0.5
2.3.0rc0	mmcv-full>=1.0.2
2.2.1	mmcv==0.6.2
2.2.0	mmcv==0.6.2
2.1.0	mmcv>=0.5.9, <=0.6.1
2.0.0	mmcv>=0.5.1, <=0.5.8

インストール

Dockerが使える環境であればDockerfileが公式から提供されています。
Google Colabを利用する場合、こちらの記事が役に立つと思います。

今回はcondaで環境構築するので、Anaconda等を事前にインストールします。

1. condaによる仮想環境の作成

conda create -n open-mmlab python=3.7 -y  
conda activate open-mmlab

2. PyTorchとtorchvisionのインストール

環境に応じて、公式サイトの手順に従ってインストールする。

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch

3. mmcv-fullのインストール

pip install mmcv-full==1.2.6

4. MMDetectionをgithubからクローン

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection

5. インストール

pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .

おまけ

環境構築からインストールまで行うためのシェルスクリプト

mmdetection_env.sh

conda create -n open-mmlab python=3.7 -y

# >>> conda init >>>
__conda_setup="$(CONDA_REPORT_ERRORS=false '$HOME/anaconda3/bin/conda' shell.bash hook 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    \eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "$HOME/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "$HOME/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
        CONDA_CHANGEPS1=false conda activate base
    else
        \export PATH="$PATH:$HOME/anaconda3/bin"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda init <<<

conda activate open-mmlab

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch -y
pip install mmcv-full==1.2.6

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection

pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .

参考文献

公式ドキュメント