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https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
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* DOC Update docs/zh_cn/get_started.md Co-authored-by: 谢昕辰 <xiexinch@outlook.com>
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tianlei
MeowZheng
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3001e93512
commit
4eb366b07c
@ -1,248 +1,202 @@
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# 开始（待更新）
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# 开始：安装和运行 MMSeg
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## 依赖
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## 预备知识
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- Linux or macOS (Windows下支持需要 mmcv-full，但运行时可能会有一些问题。)
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- Python 3.6+
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- PyTorch 1.3+
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- CUDA 9.2+ (如果您基于源文件编译 PyTorch, CUDA 9.0也可以使用)
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- GCC 5+
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- [MMCV](https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/#installation)
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本教程中，我们将会演示如何使用 PyTorch 准备环境。
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可编译的 MMSegmentation 和 MMCV 版本如下所示，请对照对应版本安装以避免安装问题。
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MMSegmentation 可以在 Linux, Windows 和 macOS 系统上运行，并且需要安装 Python 3.6+, CUDA 9.2+ 和 PyTorch 1.5+
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| MMSegmentation 版本 | MMCV 版本 | MMClassification 版本 |
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| :-----------------: | :-------------------------: | :---------------------: |
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| master | mmcv-full>=1.4.4, \<=1.6.0 | mmcls>=0.20.1, \<=1.0.0 |
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| 0.24.1 | mmcv-full>=1.4.4, \<=1.6.0 | mmcls>=0.20.1, \<=1.0.0 |
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| 0.23.0 | mmcv-full>=1.4.4, \<=1.6.0 | mmcls>=0.20.1, \<=1.0.0 |
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| 0.22.0 | mmcv-full>=1.4.4, \<=1.6.0 | mmcls>=0.20.1, \<=1.0.0 |
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| 0.21.1 | mmcv-full>=1.4.4, \<=1.6.0 | Not required |
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| 0.20.2 | mmcv-full>=1.3.13, \<=1.6.0 | Not required |
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| 0.19.0 | mmcv-full>=1.3.13, \<1.3.17 | Not required |
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| 0.18.0 | mmcv-full>=1.3.13, \<1.3.17 | Not required |
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| 0.17.0 | mmcv-full>=1.3.7, \<1.3.17 | Not required |
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| 0.16.0 | mmcv-full>=1.3.7, \<1.3.17 | Not required |
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| 0.15.0 | mmcv-full>=1.3.7, \<1.3.17 | Not required |
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| 0.14.1 | mmcv-full>=1.3.7, \<1.3.17 | Not required |
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| 0.14.0 | mmcv-full>=1.3.1, \<1.3.2 | Not required |
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| 0.13.0 | mmcv-full>=1.3.1, \<1.3.2 | Not required |
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| 0.12.0 | mmcv-full>=1.1.4, \<1.3.2 | Not required |
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| 0.11.0 | mmcv-full>=1.1.4, \<1.3.0 | Not required |
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| 0.10.0 | mmcv-full>=1.1.4, \<1.3.0 | Not required |
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| 0.9.0 | mmcv-full>=1.1.4, \<1.3.0 | Not required |
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| 0.8.0 | mmcv-full>=1.1.4, \<1.2.0 | Not required |
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| 0.7.0 | mmcv-full>=1.1.2, \<1.2.0 | Not required |
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| 0.6.0 | mmcv-full>=1.1.2, \<1.2.0 | Not required |
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**注意:**
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如果您已经安装了 PyTorch, 可以跳过该部分，直接到[下一小节](##安装)。否则，您可以按照以下步骤操作。
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注意: 如果您已经安装好 mmcv， 您首先需要运行 `pip uninstall mmcv`。
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如果 mmcv 和 mmcv-full 同时被安装，会报错 `ModuleNotFoundError`。
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**步骤 0.** 从[官方网站](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)下载并安装 Miniconda
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**步骤 1.** 创建一个 conda 环境，并激活
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```shell
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conda create --name openmmlab python=3.8 -y
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conda activate openmmlab
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```
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**Step 2.** 参考 [official instructions](https://pytorch.org/get-started/locally/) 安装 PyTorch
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在 GPU 平台上：
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```shell
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conda install pytorch torchvision -c pytorch
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```
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在 CPU 平台上
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```shell
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conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
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```
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## 安装
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a. 创建一个 conda 虚拟环境并激活它
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我们建议用户遵循我们的最佳实践来安装 MMSegmentation 。但是整个过程是高度自定义的。更多信息请参见[自定义安装](#自定义安装)部分。
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### 最佳实践
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**步骤 0.** 使用 [MIM](https://github.com/open-mmlab/mim) 安装 [MMCV](https://github.com/open-mmlab/mmcv)
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```shell
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conda create -n open-mmlab python=3.10 -y
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conda activate open-mmlab
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pip install -U openmim
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mim install mmengine
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mim install "mmcv>=2.0.0rc1"
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```
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b. 按照[官方教程](https://pytorch.org/) 安装 PyTorch 和 totchvision，
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这里我们使用 PyTorch1.11.0 和 CUDA11.3，
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您也可以切换至其他版本
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**步骤 1.** 安装 MMSegmentation
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情况 a: 如果您想立刻开发和运行 mmsegmentation，您可通过源码安装：
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```shell
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conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch
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```
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c. 按照 [官方教程](https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/#installation)
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安装 [MMCV](https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/) ，
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`mmcv` 或 `mmcv-full` 和 MMSegmentation 均兼容，但对于 CCNet 和 PSANet，`mmcv-full` 里的 CUDA 运算是必须的
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**在 Linux 下安装 mmcv：**
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为了安装 MMCV, 我们推荐使用下面的这种预编译好的 MMCV.
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```shell
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pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/{cu_version}/{torch_version}/index.html
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```
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请替换 url 里面的 `{cu_version}` 和 `{torch_version}` 为您想要使用的版本. mmcv-full 仅在
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PyTorch 1.x.0 上面编译, 因为在 1.x.0 和 1.x.1 之间通常是兼容的. 如果您的 PyTorch 版本是 1.x.1,
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您可以安装用 PyTorch 1.x.0 编译的 mmcv-full 而它通常是可以正常使用的.
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例如, 用 `CUDA 11.1` and `PyTorch 1.11.0` 安装使用 `mmcv-full`, 使用如下命令:
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```shell
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pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.11/index.html
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```
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请查看 [这里](https://github.com/open-mmlab/mmcv#installation) 来找到适配不同 PyTorch 和 CUDA 版本的 MMCV.
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您也可以采用下面的命令来从源码编译 MMCV (可选)
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```shell
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git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
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cd mmcv
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MMCV_WITH_OPS=1 pip install -e . # package mmcv-full, which contains cuda ops, will be installed after this step
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# OR pip install -e . # package mmcv, which contains no cuda ops, will be installed after this step
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cd ..
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```
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**重点:** 如果您已经安装了 MMCV, 您需要先运行 `pip uninstall mmcv`. 因为如果 `mmcv` 和 `mmcv-full` 被同时安装, 将会报错 `ModuleNotFoundError`.
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**在 Windows 下安装 mmcv (有风险)：**
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对于 Windows， MMCV 的安装需要本地 C++ 编译工具， 例如 cl.exe。 请添加编译工具至 %PATH%。
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如果您已经在电脑上安装好Windows SDK 和 Visual Studio，cl.exe 的一个典型路径看起来如下：
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```shell
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C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\2019\Professional\VC\Tools\MSVC\14.26.28801\bin\Hostx86\x64
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```
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或者您需要从网上下载 cl 编译工具并安装至路径。
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随后，从 github 克隆 mmcv 并通过 pip 安装：
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```shell
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git clone https://github.com/open-mmlab/mmcv.git
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cd mmcv
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pip install -e .
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```
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或直接:
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```shell
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pip install mmcv
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```
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当前，mmcv-full 并不完全在 windows 上支持。
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d. 安装 MMSegmentation
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```shell
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pip install mmsegmentation # 安装最新版本
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```
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或者
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```shell
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pip install git+https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git # 安装 master 分支
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```
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此外，如果您想安装 `dev` 模式的 MMSegmentation, 运行如下命令：
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```shell
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git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
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git clone -b dev-1.x https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
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cd mmsegmentation
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pip install -e . # 或者 "python setup.py develop"
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pip install -v -e .
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# '-v' 表示详细模式，更多的输出
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# '-e' 表示以可编辑模式安装工程，
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# 因此对代码所做的任何修改都生效，无需重新安装
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```
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注意:
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1. 当在 windows 下训练和测试模型时，请确保路径下所有的'\\' 被替换成 '/'，
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在 python 代码里可以使用`.replace('\\', '/')`处理路径的字符串
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2. `version+git_hash` 也将被保存进 meta 训练模型里，即0.5.0+c415a2e
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3. 当 MMsegmentation 以 `dev` 模式被安装时，本地对代码的修改将不需要重新安装即可产生作用
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4. 如果您想使用 `opencv-python-headless` 替换 `opencv-python`，您可以在安装 MMCV 前安装它
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5. 一些依赖项是可选的。简单的运行 `pip install -e .` 将仅安装最必要的一些依赖。为了使用可选的依赖项如`cityscapessripts`，
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要么手动使用 `pip install -r requirements/optional.txt` 安装，要么专门从pip下安装(即 `pip install -e .[optional]`，
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其中选项可设置为 `all`, `tests`, `build`, 和 `optional`)
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### 完整的安装脚本
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#### Linux
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这里便是一个完整安装 MMSegmentation 的脚本，使用 conda 并链接了数据集的路径（以您的数据集路径为 $DATA_ROOT 来安装）。
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情况 b: 如果您把 mmsegmentation 作为依赖库或者第三方库，可以通过 pip 安装：
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```shell
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conda create -n open-mmlab python=3.10 -y
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conda activate open-mmlab
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||||
conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch
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pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.11.0/index.html
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git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
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cd mmsegmentation
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pip install -e . # 或者 "python setup.py develop"
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mkdir data
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ln -s $DATA_ROOT data
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pip install "mmsegmentation>=1.0.0rc0"
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```
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#### Windows (有风险)
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### 验证是否安装成功
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这里便是一个完整安装 MMSegmentation 的脚本，使用 conda 并链接了数据集的路径（以您的数据集路径为 %DATA_ROOT% 来安装）。
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注意：它必须是一个绝对路径。
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为了验证 MMSegmentation 是否正确安装，我们提供了一些示例代码来运行一个推理 demo 。
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**步骤 1.** 下载配置文件和模型文件
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```shell
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conda create -n open-mmlab python=3.10 -y
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||||
conda activate open-mmlab
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||||
conda install pytorch=1.11.0 torchvision cudatoolkit=11.3 -c pytorch
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||||
set PATH=full\path\to\your\cpp\compiler;%PATH%
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pip install mmcv
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||||
git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
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||||
cd mmsegmentation
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pip install -e . # 或者 "python setup.py develop"
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mklink /D data %DATA_ROOT%
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mim download mmsegmentation --config pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024 --dest .
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```
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#### 使用多版本 MMSegmentation 进行开发
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该下载过程可能需要花费几分钟，这取决于您的网络环境。当下载结束，您将看到以下两个文件在您当前工作目录：`pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py` 和 `pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth`
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训练和测试脚本已经修改了 `PYTHONPATH` 来确保使用当前路径的MMSegmentation。
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**步骤 2.** 验证推理 demo
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为了使用当前环境默认安装的 MMSegmentation 而不是正在工作的 MMSegmentation，您可以在那些脚本里移除下面的内容：
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选项 (a). 如果您通过源码安装了 mmsegmentation，运行以下命令即可：
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```shell
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PYTHONPATH="$(dirname $0)/..":$PYTHONPATH
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python demo/image_demo.py demo/demo.png configs/pspnet/pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth --device cuda:0 --out-file result.jpg
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```
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## 验证
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您将在当前文件夹中看到一个新图像 `result.jpg`，其中所有目标都覆盖了分割 mask
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为了验证 MMSegmentation 和它所需要的环境是否正确安装，我们可以使用样例 python 代码来初始化一个 segmentor 并推理一张 demo 图像。
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选项 (b). 如果您通过 pip 安装 mmsegmentation, 打开您的 python
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解释器，复制粘贴以下代码：
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```python
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from mmseg.apis import inference_model, init_model
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from mmseg.apis import inference_model, init_model, show_result_pyplot
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from mmseg.utils import register_all_modules
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||||
import mmcv
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||||
config_file = 'configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py'
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checkpoint_file = 'checkpoints/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth'
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||||
register_all_modules()
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||||
config_file = 'pspnet_r50-d8_4xb2-40k_cityscapes-512x1024.py'
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||||
checkpoint_file = 'pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth'
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# 从一个 config 配置文件和 checkpoint 文件里创建分割模型
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# 根据配置文件和模型文件建立模型
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model = init_model(config_file, checkpoint_file, device='cuda:0')
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# 测试一张样例图片并得到结果
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img = 'test.jpg' # 或者 img = mmcv.imread(img), 这将只加载图像一次．
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# 在单张图像上测试并可视化
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img = 'demo/demo.png' # or img = mmcv.imread(img), 这样仅需下载一次
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result = inference_model(model, img)
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||||
# 在新的窗口里可视化结果
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||||
model.show_result(img, result, show=True)
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||||
# 或者保存图片文件的可视化结果
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||||
# 您可以改变 segmentation map 的不透明度(opacity)，在(0, 1]之间。
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||||
model.show_result(img, result, out_file='result.jpg', opacity=0.5)
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||||
# 测试一个视频并得到分割结果
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||||
# 在新的窗口可视化结果
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||||
show_result_pyplot(model, img, result, show=True)
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||||
# 或者将可视化结果保存到图像文件夹中
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||||
# 您可以修改分割 map 的透明度 (0, 1].
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||||
show_result_pyplot(model, img, result, show=True, out_file='result.jpg', opacity=0.5)
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# 在一段视频上测试并可视化分割结果
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||||
video = mmcv.VideoReader('video.mp4')
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for frame in video:
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result = inference_model(model, frame)
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||||
model.show_result(frame, result, wait_time=1)
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result = inference_segmentor(model, frame)
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||||
show_result_pyplot(model, result, wait_time=1)
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```
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当您完成 MMSegmentation 的安装时，上述代码应该可以成功运行。
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||||
您可以修改上面的代码来测试单个图像或视频，这两个选项都可以验证安装是否成功。
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我们还提供一个 demo 脚本去可视化单张图片。
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### 自定义安装
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#### CUDA 版本
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当安装 PyTorch 的时候，您需要指定 CUDA 的版本， 如果您不确定选择哪个版本，请遵循我们的建议：
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- 对于基于 Ampere 的 NVIDIA GPUs, 例如 GeForce 30 系列和 NVIDIA A100, 必须要求是 CUDA 11.
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- 对于更老的 NVIDIA GPUs, CUDA 11 is backward compatible, but CUDA 10.2 提供了更好的兼容性，以及更加的轻量化
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||||
请确保 GPU 驱动满足最小的版本需求。详情请参考这个[表格](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html#cuda-major-component-versions__table-cuda-toolkit-driver-versions)
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**注意:**
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如果您按照我们的最佳实践，安装 CUDA 运行库就足够了，因为不需要 CUDA 代码在本地编译。 但是如果您希望从源码编译 MMCV 或者需要开发其他的 CUDA 算子，您需要从 NVIDIA 的[官网](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads)安装完整的 CUDA 工具，同时它的版本需要与 PyTorch 的 CUDA 版本匹配。即 `conda install` 命令中指定的 cudatoolkit 版本。
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#### 不使用 MIM 安装 MMCV
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MMCV 包含 C++ 和 CUDA 扩展，因此与 PyTorch 的依赖方式比较复杂。MIM 自动解决了这种依赖关系，使安装更容易。然而，MIM 也并不是必须的。
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为了使用 pip 而不是 MIM 安装 MMCV, 请参考 [MMCV 安装指南](https://mmcv.readthedocs.io/en/latest/get_started/installation.html). 这需要手动指定一个基于 PyTorch 版本及其 CUDA 版本的 find-url.
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例如，以下命令可为 PyTorch 1.10.x and CUDA 11.3 安装 mmcv==2.0.0rc1
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```shell
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python demo/image_demo.py ${IMAGE_FILE} ${CONFIG_FILE} ${CHECKPOINT_FILE} [--device ${DEVICE_NAME}] [--palette-thr ${PALETTE}]
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||||
pip install mmcv==2.0.0rc1 -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.10/index.html
|
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```
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样例：
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#### 在仅有 CPU 的平台安装
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MMSegmentation 可以在仅有 CPU 的版本上运行。在 CPU 模式，您可以训练（需要 MMCV-Lite 版本 >= 2.0.0rc0），测试和推理模型。
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#### 在 Google Colab 上安装
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[Google Colab](https://research.google.com/) 通常已经安装了 PyTorch，因此我们仅需要通过以下命令安装 MMCV 和 MMSegmentation。
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||||
**步骤 1.** 使用 [MIM](https://github.com/open-mmlab/mim) 安装 [MMCV](https://github.com/open-mmlab/mmcv)
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```shell
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python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/pspnet/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes.py \
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checkpoints/pspnet_r50-d8_512x1024_40k_cityscapes_20200605_003338-2966598c.pth --device cuda:0 --palette cityscapes
|
||||
!pip3 install openmim
|
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!mim install mmengine
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!mim install "mmcv>=2.0.0rc1"
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```
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||||
推理的 demo 文档可在此查询：[demo/inference_demo.ipynb](../demo/inference_demo.ipynb) 。
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**Step 2.** 通过源码安装 MMSegmentation
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||||
```shell
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||||
!git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
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||||
%cd mmsegmentation
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!git checkout dev-1.x
|
||||
!pip install -e .
|
||||
```
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||||
**Step 3.** 验证
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```python
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||||
import mmseg
|
||||
print(mmseg.__version__)
|
||||
# 示例输出: 1.0.0rc0
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||||
```
|
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**注意:**
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在 Jupyter 中, 感叹号 `!` 用于调用外部可执行命令，`%cd` 是一个 [magic command](https://ipython.readthedocs.io/en/stable/interactive/magics.html#magic-cd) 可以改变当前 python 的工作目录。
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### 通过 Docker 使用 MMSegmentation
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我们提供了一个 [Dockerfile](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/blob/master/docker/Dockerfile) 来建立映像。确保您的 [docker 版本](https://docs.docker.com/engine/install/) >=19.03.
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```shell
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# 通过 PyTorch 1.11, CUDA 11.3 建立映像
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# 如果您使用其他版本，修改 Dockerfile 即可
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docker build -t mmsegmentation docker/
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```
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运行：
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```shell
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docker run --gpus all --shm-size=8g -it -v {DATA_DIR}:/mmsegmentation/data mmsegmentation
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```
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## 问题解答
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如果您在安装过程中遇到了其他问题，请第一时间查阅 [FAQ](faq.md) 文件。如果没有找到答案，您也可以在 GitHub 上提出 [issue](https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation/issues/new/choose)
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