MMdetectionの環境構築

公式の通りではうまくいかなかったので記録

環境

Windows11
RTX 3060Ti
CUDA11.8

公式を見ながらインストール開始

仮想環境作成

コマンドプロンプトを起動して
Python3.8で仮想環境作成

conda create --name openmmlab python=3.8 -y
conda activate openmmlab

torchインストール

conda install pytorch torchvision -c pytorch

↑このコマンドに不安を覚えつつ実行

確認してみる

python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
False

やはりダメ

torchのversionを確認

>>> torch.__version__
'1.13.1

結構古め

なので
https://pytorch.org/get-started/previous-versions/
previous versionを参考に以下を実行

conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia

確認してみる

python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
False

またしてもダメ

3度目の正直

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

確認してみる

python
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True

いけました！

PCのCUDAのversionは11.8なのですがtorch1.13.1はcuda11.7までしか対応していない模様…

mmengineとmmcvインストール

pip install -U openmim
mim install mmengine

公式ではこのあと
mim install "mmcv>=2.0.0"
ですが…
エラーが出ます
AssertionError: MMCV==2.2.0 is used but incompatible. Please install mmcv>=2.0.0rc4, <2.2.0.

↓バージョンが気に食わないそうなのでこちらを実行

mim install "mmcv<2.2.0" 

mmdetectionインストール

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
cd mmdetection
pip install -v -e .

確認をば

python
>>> import mmdet

エラーが出なければOK

インストール確認

jupyter labをインストール

• rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py
• rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth
  をダウンロードするため以下のコマンドを実行

mim download mmdet --config rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco --dest .

以下のコードで実行確認

check.py

from mmdet.apis import init_detector, inference_detector

config_file = 'rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco.py'
checkpoint_file = 'rtmdet_tiny_8xb32-300e_coco_20220902_112414-78e30dcc.pth'
model = init_detector(config_file, checkpoint_file, device='cuda')  # or device='cuda:0'
inference_detector(model, 'demo/demo.jpg')

※CUDAは11.8のままでも動く模様

完了！！