手順の概要
- anacondaで仮想環境を作る
- pytorchをインストールする
- cudaとnvccをインストールする
- mmengineをインストールする
- mmcvをインストールする
- mmdetectionをインストールする
- mmdetectionで自作データセットの学習を行うためのヒント
anacondaで仮想環境を作る
anacondaのbaseには基本的に何もインストールしない．
そこで，baseとは異なる新しい仮想環境を作る必要がある．
以下のコマンドで新しい仮想環境を作れる．
ただし，pythonのバージョンが古いとpytorchのインストールでGPU版をインストールできなくなることがある．pytorchのインストールができなかったらpythonのバージョンをあげることも考えること．
$ conda create -n [仮想環境名] python=[3.X]
ここでは，以下のコマンドで新しい仮想環境を作ることにする．
$ conda create -n mmdet python=3.11
新しい仮想環境に移動するには次のようなコマンドを打つ．
$ conda activate mmdet
(mmdet)$
pytorchをインストールする
まずは，GPUのドライバのバージョンを確認する．
一番上の行の右側にCUDA Versionがあるので，そこを確認しておく．
(mmdet)$ nvidia-smi
+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 550.54.14 Driver Version: 550.54.14 CUDA Version: 12.4 |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU Name Persistence-M| Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |
| | | MIG M. |
|===============================+======================+======================|
| 0 NVIDIA GeForce ... On | 00000000:08:00.0 Off | N/A |
| 0% 41C P8 42W / 390W | 99MiB / 24576MiB | 0% Default |
| | | N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
+-----------------------------------------------------------------------------+
| Processes: |
| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |
| ID ID Usage |
|=============================================================================|
| 0 N/A N/A 1224 G /usr/lib/xorg/Xorg 86MiB |
| 0 N/A N/A 1937 G /usr/bin/gnome-shell 10MiB |
+-----------------------------------------------------------------------------+
次に，以下のURLからpytorchのサイトにアクセスする．
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
nvidia-smiを実行したときに右上にでるcudaのバージョンよりも低いcudaのバージョンのpytorchを使えば良い
今回はtorch v2.1.2をインストールする．
pipでインストール予定の場合，インストールしたいmmcvのバージョンに対応するpytorchをインストールすること．（自分でbuildする場合やmimの場合は関係なし）
以下のサイトで対応を確認できる．
https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html#install-with-pip
Linuxの中のCUDA 11.8直下のコマンドをUbuntuのteminalにコピペ&実行する
$ conda install pytorch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
cudaとnvccをインストールする
以下のコマンドを打って，11.8が出ない場合，この章を読むこと．
(mmdet) $ nvcc -V
cudaとnvccをインストールするには，以下のコマンドを打てばよい．
今回はcudaのバージョンが11.8なので，11.8のバージョンをインストールする．
(mmdet)$ conda install nvidia/label/cuda-11.8.0::cuda
mmengineをインストールする
mmengineのgithubのリポジトリからcloneして，インストールする．
以下のコマンドを実行すればよい．
(mmdet)$ git clone https://github.com/open-mmlab/mmengine.git
(mmdet)$ cd mmengine
(mmdet)$ pip install -e . -v
(mmdet)$ cd ..
もしくは以下のコマンドを実行してもよい．
(mmdet)$ pip install -U openmim
(mmdet)$ mim install mmengine
mmcvをインストールする
mmcvのgithubのリポジトリからcloneして，インストールする．
以下のコマンドを実行すればよい．
エラーがなければ，そのまま次に進む．
(mmdet)$ git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
(mmdet)$ cd mmcv
(mmdet)$ pip install -r requirements/optional.txt
(mmdet)$ pip install -e . -v
(mmdet)$ python .dev_scripts/check_installation.py
(mmdet)$ cd ..
もしくは以下のコマンドを実行してもよい．
(mmdet)$ mim install "mmcv>=2.0.0"
2024年5月8日では，mmcv v2.2.0とmmdetection v3.3.0をインストール後にmmdetectionを実行するとエラーがでます．その時は以下のコマンドを実行してください．
gitからcloneした場合
(mmdet)$ cd mmcv
(mmdet)$ pip uninstall mmcv
(mmdet)$ git checkout -b v2.1.0 57c4e25
(mmdet)$ pip install -e . -v
(mmdet)$ python .dev_scripts/check_installation.py
(mmdet)$ cd ..
mimでインストールした場合
(mmdet)$ mim uninstall mmcv
(mmdet)$ mim install "mmcv>=2.0.0,<2.2"
mmdetectionをインストールする
mmdetectionのgithubのリポジトリからcloneして，インストールする．
以下のコマンドを実行すればよい．
(mmdet)$ git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
(mmdet)$ cd mmdetection
(mmdet)$ pip install -v -e .
(mmdet)$ cd ..
mmdetectionで自作データセットの学習を行うためのヒント
configファイルの解説
https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/user_guides/config.html
自作データセットのためのConfigの書き換え
https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/user_guides/train.html#train-with-customized-datasets
https://mmdetection.readthedocs.io/en/latest/user_guides/finetune.html
open mmlabのプロジェクトの実装が気になったら以下のサイトを見るとよいだろう．
https://mmengine.readthedocs.io/en/latest/get_started/15_minutes.html