为了隔绝 Windows 环境不被影响，我们需要将 mmdetection 安装在 anaconda 虚拟环境下。

一、安装 anaconda

1、下载 anaconda

2、安装 anaconda

3、将 conda 镜像源更换为国内源

4、更新 conda 包（此步骤非必须，花费时间比较久）

5、conda 常用命令（环境管理）

二、安装 mmdetedtion 环境

1、创建 open-mmlab 虚拟环境

2、进入刚刚创建好的环境

3、安装 CUDA10.1 和 pytorch

4、安装 mmcv

5、安装 MMDetection 

6、验证 demo

注意

一、安装 anaconda

1、下载 anaconda

  下载地址：Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

  根据自己电脑选择合适版本，注意尽量使用较新的版本

2、安装 anaconda

  下载完成后一路安装，这里两个选项都勾选。

  安装完成后打开 cmd 测试安装是否成功

  输入以下两条命令任意一条都可：

conda -V

  或

conda --version

  出现版本号则证明安装成功，如下：

3、将 conda 镜像源更换为国内源

  查看 conda 镜像源，默认只有一个  - defaults

conda config --show channels

  换源【这里更换为清华源】：

  方法一：在命令行中依次执行下列命令

conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
conda config --add channels http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --set show_channel_urls yes

  方法二：在 C:Users用户名 目录下找到 .condarc 文件，用记事本打开

   将以下内容复制粘贴进去，并保存：

channels:
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
ssl_verify: true
show_channel_urls: true

  更换完后执行下列命令查看是否更换成功

conda config --show channels

  如下图所示即更换成功，顺序无所谓

4、更新 conda 包（此步骤非必须，花费时间比较久）

  执行下列命令更新所有包，并在提示是否更新时输入 y（Yes）以便继续更新

conda upgrade –all

5、conda 常用命令（环境管理）

（1）查看所有环境

conda info -e

  或

conda env list

（2）创建新环境

conda create -n your_env_name

# 创建指定python版本的环境
conda create --name your_env_name python=2.7
conda create -n your_env_name python=3
conda create -n your_env_name python=3.7

（3）进入环境

conda activate your_env_name

（4）退出当前环境

conda deactivate

（5）删除环境

conda remove -n your_env_name --all

# 删除所有安装包及 cache
conda clean -y --all 

（6）克隆环境

conda create -n new_env_name -c old_env_name 

 （7）查看某个环境下安装的包

conda list

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 二、安装 mmdetedtion 环境

1、创建 open-mmlab 虚拟环境

  打开 Anaconda Prompt（anaconda版的cmd 命令提示窗，跟随 anaconda 自动安装在电脑      上），输入命令：

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

2、进入刚刚创建好的环境

  cmd 下：

activate open-mmlab

  Anaconda Prompt 下： 

conda activate open-mmlab

3、安装 CUDA10.1 和 pytorch

conda install pytorch==1.6.0 torchvision==0.7.0 cudatoolkit=10.1 -c pytorch -y

4、安装 mmcv

pip install mmcv-full -f https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu101/torch1.6.0/index.html

5、安装 MMDetection 

  MMDetection 官网 ：https://github.com/open-mmlab/mmdetection

git clone https://github.com/open-mmlab/mmdetection.git
# 或 直接去官网下载压缩包
cd mmdetection   # 进入mmdetection目录
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .

6、验证 demo

（1）在 mmdetection 目录下新建 checkpoints 文件夹
（2）下载权重文件http://download.openmmlab.com/mmdetection/v2.0/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth

（3）将 权重文件 faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth 放在 checkpoints 目录           下

（4）在 mmdetection 目录下输入命令 

python demo/image_demo.py demo/demo.jpg configs/faster_rcnn/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py checkpoints/faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco_20200130-047c8118.pth

出现如下结果，大功告成！！！

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注意：

  运行过程中可能会报如下错误：

  原因是

  解决办法：

  首先，查看 pillow 版本号

conda list

  其次，若 >=7.0.0 ，则将其卸载

pip uninstall pillow

  最后，安装 pillow7.0.0 之前的版本

pip install pillow==6.2

  再测试demo即可