mmseg学习笔记（一）：安装

一、要素分析

本文主要介绍GPU版本。

• 1. NVIDIA Driver（CUDA需要）
• 2. CUDA
• 3. conda（推荐使用的python虚拟环境管理工具）
• 4. mmcv-full
• 5. mmseg pip包或源码

二、安装脚本

假定已经安装conda和CUDA。
本文的安装脚本只支持CUDA 11.3（因为mmcv-full的兼容性问题。未来也只能添加对少数几个版本的支持）。

2.1 安装脚本-Windows

首先安装mmcv-full。参考[[mmcv学习笔记（一）：安装]]。假定我们新建的conda环境叫做mmseg，并且已经激活（conda activate mmseg）。
如果你需要“使用mmseg”，那么在powershell中运行：

# 1. Install cv2
# `pip install cv2` is wrong! Although we use `import cv2` in python.
pip install opencv-python

# 2. Install mmseg
# `pip install mmseg` is wrong! Although we use `import mmseg` in python.
pip install mmsegmentation

如果你需要“在mmseg的基础上做开发”，那么在powershell中运行：

# 1. Install cv2
# `pip install cv2` is wrong! Although we use `import cv2` in python.
pip install opencv-python

# 2. Prepare mmseg
git clone https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation.git
cd mmsegmentation
pip install -e .  # 或者 "python setup.py develop"

一般到这一步就算是安装成功，严格来说就是把运行环境准备妥当了，但数据集、存档点（checkpoint）、配置文件等内容的准备还需要进一步的努力。详情可以参考官方文档。

2.2 安装脚本-Linux

暂未整理，日后补上。

2.3 安装脚本-MacOS

暂未整理，日后补上。